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- 多路召回比关键词检索和向量检索更强，因为它结合多种方法，能找得更准、找得更多、不容易漏掉好内容。
多路召回的知识库准备：
1 数据准备
a 数据源
b 数据获取、解析、清洗
c 文本分块：切片
d 数据入库：关系型数据库
2 建立全文检索引擎（比如基于 BM25 算法）
3 建立向量检索引擎（比如使用 FAISS）
基于多路召回的问答流程（串行多路召回）：
1 用户提问
2 召回
a 初筛：全文检索（关键词检索）
b 精排：向量检索
c 融合：将多个通道召回的结果融合。使用简单的算法或重排序模型实现。
3 生成提示词：结合用户提问和召回片段构造提示词
4 调用大模型，获取回答展开赞过
评论1 - GPT-4o mini 只有 80 亿参数，GPT-3.5 有 1750 亿参数，但是 4o mini 的质量明显优于 3.5. 原因：
1. 训练方法：采用MoE架构动态激活专家模块，结合知识蒸馏和指令层次训练，提升参数效率与任务精准度。
2. 数据层面：精选多语言及专业领域高质量数据，强化专项能力，减少冗余信息干扰。展开评论点赞 - 评论点赞
- AI 的一个能力是处理解析加工文本数据，对于这类任务，AI 的特点是能更简单的处理很多之前处理不了或很难处理（需要写很多代码）的任务，比如：
- 需要自定义规范和风格的翻译任务
- 识别文本中的一个或多个人物名称
- 自定义排版
- 提炼总结、改写优化赞过 评论1
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