什么是Embedding、RAG、Function calling、Prompt engineering、Langchain、向量数据库？ 怎么使用
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- 什么是Embedding、RAG、Function calling、Prompt engineering、Langchain、向量数据库？ 怎么使用
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- Embedding（嵌入）
- RAG（检索增强生成）
- Function calling（函数调用）
- Prompt engineering（提示工程）
- Langchain
- 向量数据库
- 实现方式及举例说明：
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- Embedding
- RAG
- Function calling
- Prompt engineering
- Langchain
- Langchain名字的含义
- 向量数据库
Embedding（嵌入）
- 定义：将文本、图像、音频等各种形式的数据转换为低维向量空间中的向量表示的过程，这些向量能够捕捉数据的语义和结构信息，便于计算机进行处理和分析。
- 作用：在自然语言处理中，可将单词、句子甚至文档转换为向量，使计算机能够理解文本的语义信息，用于文本分类、情感分析、信息检索等任务。在计算机视觉中，能将图像转换为向量，用于图像识别、图像检索等。
RAG（检索增强生成）
- 定义：一种将检索技术与语言模型生成相结合的技术，通过在生成文本时检索外部知识源，来增强语言模型的生成能力和准确性。
- 作用：能够让语言模型在生成内容时，利用外部的最新知识和信息&#
