无论是医疗、法律还是其他任何需要处理和分析大量文献的领域,都可以借鉴本研究的成果,构建

类似的向量知识库和智能处理系统。这将极大地促进跨领域的知识融合和技术创新,推动各行业的

智能化发展。

ebeddg 的工作原理是将离散的符号信息,如词或句子,映射到连续的向量空间中,以便计

算机能够处理。这种映射过程通过学习算法将符号信息嵌入到低维的向量空间中,同时保留了它们

的语义相似性。在这个连续的向量空间中,词或句子的相似性可以通过向量之间的距离或角度来衡

量,从而实现了对语义信息的有效表示和计算,能够更好地捕捉语言的语义特征。

在本项目中,使用大模型的 ebeddg api 来将先前经过处理的结构化数据转化为知识向量。

这一过程是建立高效和准确信息检索系统的关键步骤,使我们能够利用向量空间中的相似性来检索