Demo Bank Customer Support: A simple implementation of a banking customer support chatbot using RAG technology, showcasing how to build reliable AI applications with LangChain platform and demonstrating prevention of AI hallucinations through comprehensive testing.
向量数据库通过向量化和相似度计算实现高效的数据检索。它主要应用于人工智能领域，并在推荐系统、图像识别等方面发挥作用。相比传统数据库，向量数据库擅长处理非结构化数据的语义相关性，其核心在于对不同模态数据进行向量化处理以及利用相似度计算算法来优化搜索性能和结果准确性。
这个岗位未来5～10年需求量巨大，百度、字节等一线大厂高薪挖人。新推出的《大模型应用开发工程师就业速成计划》提供2天直播课和AI技术原理课程，帮助学员掌握前沿技术和实战经验，实现职业跃迁。
文本分块技术用于解决长文本处理中的上下文窗口限制问题。在大模型中采用类似阅读厚书的方法进行分块，使用chunk_overlap参数确保相关性。但在向量数据库中检索时，如何保证语义相关性的高效检索成为新挑战。
RAG技术涉及多个环节和多种技术，如向量数据库、embedding等。文章强调文本分块（chunk）在RAG中的重要性，分块将长文本切分成小段落便于管理和检索，提高模型处理效率及搜索准确性。
实现简单但复杂的是聊天机器人功能。使用大模型服务商提供的SDK或API接口即可快速启动；主要通过system和user角色定义对话，并利用会话记录确保上下文理解；应用场景广泛，但需解决知识不足和技术准确性的挑战。
本文介绍了大模型窗口与检索增强技术的关系及其重要性，并讨论了如何解决长对话问题。强调了大模型窗口的重要性以及其限制条件，指出大模型窗口并不是越大越好，更不可能无限大。同时探讨了上下文窗口和RAG技术在医疗等特殊场景中的应用及准确性保证问题。
