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通过以上三种途径的问答，可以看到，通过向量知识库和在线搜索与大语言模型本身相结合，
即 RAG 技术，均为大语言模型优化了生成回答的准确性，对大语言模型的专业领域知识做了补充和
改善。
基于以上的性能评估结果，可以采取以下步骤对向量知识库进行优化。
1.增强向量覆盖范围：对于准确率低的查询，分析模型回应错误的原因。如果是由于知识库中
缺少相关信息，可以通过添加更多相关文档和数据来增强向量知识库的覆盖范围。
2.优化向量生成算法：重新训练向量生成模型，使用更大的数据集或更复杂的模型架构，以提
高向量的质量和表达能力。
3.调整检索算法：如果响应时间较长或返回的向量与查询关联度不高，考虑优化检索算法。例
如，采用更快的检索算法或调整向量匹配逻辑。
4.用户反馈集成：建立一个机制，允许用户在使用过程中提供反馈。这些反馈可以直接用于指
导向量知识库的更新和优化。
5.持续监控和测试：建立持续的性能监控和定期测试机制，确保向量知诀库的持续优化和模型
性能的稳定性。
5.4 本章小结
向量知识库后，对向量知识库的效果进行检验，也对本项目进项完善，设计了一个 chatbot 模
式来对向量知识库进行优化，通过向
