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包裹起来然后会问你一个问题把问题:当作问题的开始如果你在这些文章里面找不到答案那么回答我找不到答案耻蝉别谤:
......文章一......
,
......文章二......
问题:你的问题上面的处理方式有一个缺陷就是如果文章数太多的话会超过大模型处理的上下文长度限制因此我们需要一种能够突破这种限制的技术叫做Embeddings技术这个后面再讲行动项:让大模型的回答带上参考如果提供了相关的数据集并且让大模型在这些数据集里面找答案那么直接让大模型在给出答案的同时也给出参考的是哪一段数据例如它引用了文章的哪一部分来得知这个答案的请注意输出的引用格式可以通过所提供文档中的字符串匹配以编程方式进行验证看下面的例子例子一:system: 用户会给你一篇或多篇文章每一篇文章都用
包裹起来然后会问你一个问题把问题:当作问题的开始如果你在这些文章里面找不到答案那么回答我找不到答案如果找到答案那么给出你参考的文章片段用({"参考": 参考的地方})这样的格式将参考返回user:
......文章一......
,
......文章二......
问题:你的问题那么我就可以用编程的方式将参考的地方解析出来▲旁边的门原本也通向室内

导演:
更新:

2024-11-11 11:36:18

备注:
国语
评价:
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