一个典型的基于知识库的问答系统如何工作：
用户提问：流程始于用户向系统提出一个问题。这个问题可能是关于任何主题，取决于知识库的内容范围。
调用嵌入模型：系统接收到问题后，首先会将这个问题输入到嵌入（Embedding）模型中。嵌入模型的作用是将文本转换为向量表示。
问题的向量表达：嵌入模型处理问题，生成问题的向量表示。这个向量能够捕捉问题的语义信息。
问题向量召回：系统使用问题的向量表示去查询向量数据库。向量数据库存储了大量预先处理好的文档或知识片段的向量表示。
相关文档：向量数据库返回与问题向量最相似的若干文档或知识片段。这些文档很可能包含回答问题所需的信息。同时，问答机器人将问题和这些相关文档一起发送给LLM（大型语言模型）。
LLM返回 & 回答问题：LLM接收问题和相关文档，综合这些信息生成一个回答。这个回答通常是对问题的直接解答，同时利用了相关文档中的信息。最后，问答机器人将LLM生成的回答返回给用户。
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