用向量數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)魯迅說沒說

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文章來源：AI小島
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：21047字

用向量數(shù)據(jù)庫和大型語言模型構(gòu)建魯迅語錄鑒定器

近年來，隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大型語言模型(LLM)和向量數(shù)據(jù)庫在信息檢索和知識問答領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力。本文將介紹一個基于開源向量數(shù)據(jù)庫Milvus和大型語言模型的魯迅語錄鑒定應(yīng)用，它能夠有效地判斷一句文字是否出自魯迅先生之手。

一、問題的提出

魯迅先生的作品對中國文學(xué)和思想產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，他的許多名句廣為流傳。然而，網(wǎng)絡(luò)上也充斥著大量偽造的魯迅語錄，誤導(dǎo)讀者。傳統(tǒng)的搜索方法由于關(guān)鍵詞匹配的局限性，難以有效區(qū)分真?zhèn)巍Ｒ虼耍覀冃枰环N更精準(zhǔn)、更智能的語義搜索方法來解決這個問題。

二、技術(shù)方案

本應(yīng)用的核心技術(shù)在于結(jié)合向量數(shù)據(jù)庫Milvus和大型語言模型的能力。我們首先將魯迅先生的全部作品進(jìn)行向量化，并將這些向量存儲在Milvus數(shù)據(jù)庫中。當(dāng)用戶輸入一句待鑒定的文字時，系統(tǒng)會對其進(jìn)行向量化，并在Milvus中進(jìn)行語義相似度搜索，找到與輸入文字語義最相似的魯迅作品片段。最后，將搜索結(jié)果和用戶輸入一同傳遞給大型語言模型，由模型判斷該文字是否出自魯迅先生。

三、技術(shù)細(xì)節(jié)

3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與向量化

本應(yīng)用使用了公開的魯迅作品集，并對其進(jìn)行了預(yù)處理，使其符合向量數(shù)據(jù)庫的輸入格式。為了提高搜索效率和準(zhǔn)確率，文章被分割成多個語義片段（chunk），每個片段被單獨向量化。文中探討了三種分塊方法：固定字?jǐn)?shù)分塊、基于標(biāo)點符號分塊以及基于句子分塊，并比較了它們的效果。實驗結(jié)果表明，基于句子的分塊方法在保證語義完整性的同時，能夠取得最佳的搜索效果。

3.2 向量數(shù)據(jù)庫Milvus的應(yīng)用

Milvus作為高效的開源向量數(shù)據(jù)庫，負(fù)責(zé)存儲和檢索高維向量。本應(yīng)用利用Milvus的語義搜索功能，快速找到與輸入文字語義相似的魯迅作品片段，為大型語言模型提供可靠的上下文信息。

3.3 大型語言模型的調(diào)用

本應(yīng)用使用了DeepSeek大型語言模型，其API與OpenAI兼容。通過精心設(shè)計的提示詞，引導(dǎo)模型根據(jù)Milvus搜索結(jié)果判斷輸入文字的真?zhèn)危⑸汕逦?zhǔn)確的回答。提示詞的設(shè)計是保證模型輸出質(zhì)量的關(guān)鍵。

四、實驗結(jié)果與分析

文章中選取了三個示例句子進(jìn)行測試，并比較了不同分塊方法的RAG(檢索增強(qiáng)生成)效果。實驗結(jié)果表明，基于句子的分塊方法在保證語義完整性的同時，能夠取得最佳的搜索效果，并生成更準(zhǔn)確的判斷結(jié)果。雖然這種方法需要更多的存儲空間，但其準(zhǔn)確率的提升是值得的。

五、未來展望

本應(yīng)用只是一個初步的嘗試，未來可以進(jìn)一步改進(jìn)和完善。例如，可以探索更先進(jìn)的分塊方法，提高語義理解的準(zhǔn)確性；可以嘗試使用更強(qiáng)大的大型語言模型，提升判斷的準(zhǔn)確性和效率；還可以擴(kuò)展應(yīng)用的功能，例如提供魯迅作品智能問答和推薦等。

六、總結(jié)

本應(yīng)用成功地利用向量數(shù)據(jù)庫Milvus和大型語言模型構(gòu)建了一個魯迅語錄鑒定器，有效地解決了網(wǎng)絡(luò)上偽造魯迅語錄的問題。該應(yīng)用的技術(shù)方案具有普適性，可以推廣到其他文學(xué)作品或知識領(lǐng)域的真?zhèn)舞b定。

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