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目的是通过系统的测试结果来识别当前实现的短板和潜在改进点。基于这些评估，
可以针对性地对向量知识库进行优化，从而提高整体模型的准确性和效率。以下是如何根据
Chatbot 模式测试的结果对向量知识库进行优化。
在性能评估过程中，需要关注几个关键指标：
1.准确率：模型响应的正确性。
2.响应时间：从接收到查询到返回响应的时间。
3.用户满意度：基于用户反馈的满意度评分。
4.系统稳定性：系统在连续运行时的稳定性和可靠性。
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
