向量数据库通过计算与目标向量的余弦距离、点积等获取与目标响亮的相似度。 余弦距离和点积代表什么意思，通俗的举例解释

向量数据库中，余弦距离和点积是计算两个向量相似度的常用方法。通过这两个度量，我们可以判断两个向量之间的"相似程度"或者它们的"关系"。接下来我会通过通俗的例子来解释它们的含义。

基本概念

1. Prompt

Prompt最初是NLP（自然语言处理）研究者为下游任务设计出来的一种任务专属的输入模板，类似于一种任务（例如：分类、聚类等）会对应一种Prompt。

我们每一次访问大模型的输入为一个Prompt，而大模型给我们的返回结果则被称为Completion

我们将开发以大语言模型为功能核心、通过大语言模型的强大理解能力和生成能力、结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用称为大模型开发。

ChatGPT 的巨大成功激发了越来越多的开发者兴趣，他们希望利用 OpenAI 提供的 API 或者私有化模型，来开发基于大型语言模型的应用程序。尽管大型语言模型的调用相对简单，但要创建完整的应用程序，仍然需要大量的定制开发工作，包括 API 集成、互动逻辑、数据存储等等。

大型语言模型（LLM）相较于传统的语言模型具有更强大的能力，然而在某些情况下，它们仍可能无法提供准确的答案。为了解决大型语言模型在生成文本时面临的一系列挑战，提高模型的性能和输出质量，研究人员提出了一种新的模型架构：检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）。该架构巧妙地整合了从庞大知识库中检索到的相关信息，并以此为基础，指导大型语言模型生成更为精准的答案，从而显著提升了回答的准确性与深度。