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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 12:56:24
回答：融合文本、图像、音频、视频的知识表示，支持图文问答、视频检索等场景。?...
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回答：知识库提供示例样本，形成few-shot提示，提升模型在特定任务的少样本表现。?...
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回答：在Prompt中显式加入检索到的知识片段作为上下文，引导模型聚焦正确信息。?...
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回答：能捕捉语义相似性，适合模糊匹配；缺点是可解释性差、依赖向量质量。?...
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回答：优点是可解释、精确；缺点是维护成本高、难以覆盖复杂情况。?...
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回答：推导隐含结论、补全缺失关系、检测逻辑矛盾、支持问答解释。?...
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回答：众包+专家复核、主动学习降低标注量、利用大模型预标注加速流程。?...
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回答：去除噪声、纠错、去重、格式标准化、缺失值填补与异常检测。?...
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回答：Extract（抽取）-Transform（转换）-Load（加载），将原始数据加工为可入库的结构。?...
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回答：向量相似度检索引擎，支撑语义搜索与RAG的embedding匹配。?...
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回答：以图结构存储实体关系，支持复杂路径查询与推理，适合知识图谱类库。?...
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回答：支持全文检索、分词、过滤与聚合，适合大规模文本型知识库快速查询。?...
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回答：依据数据类型（结构化/非结构化）、规模、检索性能需求、团队技能选图数据库、搜索引擎或向量库。?...
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回答：弹性伸缩、按需付费、高可用、易集成容器化微服务与CI/CD流水线。?...
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回答：敏感数据加密、访问审计、GDPR/CCPA等隐私合规、数据脱敏与最小化原则。?...
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回答：多地冗余存储、定期快照、增量备份、故障切换与快速恢复演练。?...
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回答：采用语义版本号、变更日志、回滚机制、分支管理与发布审批流程。?...
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回答：通过会话上下文检索相关历史知识，维持主题连贯性与推理链条。?...
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回答：快速匹配FAQ、标准化应答、减少人工介入、保证信息一致性与合规性。?...
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回答：医疗（疾病知识库辅助诊断）、法律（法规判例检索）、金融（风控规则库）、制造（工艺参数库）。?...