本教程演示如何使用腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）AI 套件一站式文档检索方案进行相似性检索，结合 LLM 大模型，构建专属知识库问答服务的方法。
背景信息
大语言模型（LLM）作为自然语言处理（NLP）服务领域的核心技术，具有丰富的服务能力，但其训练数据主要涵盖普适知识和一般常识性知识，在处理特定领域（如医疗保健、金融、科技等）的知识时存在局限性。为了扩展 LLM 的知识范畴，使其能够理解并获取训练范围之外的特定领域知识，可以通过特定的提示构造来引导 LLM 在回答特定领域问题时理解意图，并根据注入的领域知识做出回答。
检索增强生成（RAG）技术融合了信息检索和语言生成模型，通过检索外部知识库中的相关信息，并将其作为提示输入给 LLM，以增强模型的逻辑推理和生成能力，从而返回更准确、全面的知识型答案。腾讯云向量数据库的 AI 套件能够解析和检索多种文本文件，包括难以处理的 PDF 图文内容，有效支持构建基于 RAG 的高质量图文知识库应用，帮助客户快速实现信息的深入理解和高效检索。
实现思路
基于腾讯云向量数据库的 AI 套件对知识库文件进行上传、拆分和向量化，将文件和向量化数据存储于数据库中。借助腾讯云向量数据库的 Embedding 功能，将用户提出的问题转化为向量，在向量数据库中进行相似性检索，找出与问题相似度最高的语料。最后，将用户提出的问题和相似性检索的上下文语料进行组装，送入 LLM 大模型，进行逻辑匹配，生成问题答案。实现方案，如下图所示。
腾讯云向量数据库的 AI 套件提供了一套完整的一站式向量检索方案，包括数据切割和 Embedding 服务，无需自行编写拆分和向量化相关代码，减少了算法工程投入，极大简化了整个实现过程，降低了业务接入门槛。同时，相似性检索的上下文语料可以更有效地指导 LLM 大模型生成更精准的答案，进一步提升回答的准确性。并且，腾讯云向量数据库采用了灵活的存储策略，可根据实际变化的需求，及时优化更新知识库，保证了系统的稳定性。
LLM 大模型
腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）分别结合 DeepSeek、混元和百川等模型可以高效地搭建 RAG 知识问答系统。每种模型都有其独特的优势，用户可以根据具体业务需求选择合适的模型进行集成。
大模型 | 说明 |
基于 Python 代码，通过调用百川的 HTTP API 接口，并结合向量数据库，搭建一套在命令窗口内进行交互的 RAG 知识问答系统。 |
