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    weaviate
    是一個向量搜索引擎數據庫，它專注於連接和管理分散的數據，並通過語義鏈接來
    解析和查詢這些數據。它的主要功能包括語義搜索、數據鏈接和知識圖譜構建。weaviate
    的關鍵
    特性包括機器學習集成，支持多種相似度度量，如歐氏距離和餘弦相似度，以及可擴展性。
    weaviate
    的主要用途是幫助開發者構建智能應用程序，利用其強大的語義搜索和數據關聯功能
    從而實現更智能、更個性化的數據檢索和推薦。其特點包括開源、高度可擴展、語義搜索功能強
    大、支持多種數據類型和格式等。這使得
    weaviate
    在處理大規模複雜數據集時表現出色，特別適
    用於智能問答、搜索引擎和圖像識別等領域。
    本章介紹了向量知識庫在信息檢索和數據管理中的具體優勢，隨後介紹了向量知識庫的構建，
    是提取分割文本，嵌入向量，隨後構成向量知識庫。給出了
    embedding
    的原理以及給出了使用
    embedding
    api
    將數據變成向量的代碼示意，經過向量化的數據，將其存入
    pipecone，後將數據
    庫與
    weaviate
    相連，完成語義搜索、數據鏈接和知識圖譜構建
    術是一種結合了檢索和生成機製的深度學習框
    架，用於增強語言模型的性能，尤其適合於構建特定領域的專業大模型。這一技術通過從大規模知
    識庫檢索相關信息，然後將這些信息融入生成過程中，來生成更準確、更豐富的響應。本節將詳細
    闡述如何使用
    rag
    技術基於通用大模型搭建電力生命周期評估（lca）領域的專業大模型。
    rag
    技術核心在於將傳統的語言生成模型與信息檢索係統結合起來。這種結合不僅使模型能夠
    生成語言，還能從大量的文檔中檢索到具體的事實和數據，從而提供更加精確和詳細的生成內容。
    rag
    的工作流程大致可以分為以下幾步：
    查詢生成：根據輸入，如一個問題或提示，生成一個查詢。
    文檔檢索：使用生成的查詢在知識庫中檢索相關文檔或信息。
    內容融合：將檢索到的信息與原始查詢融合，形成新的、豐富的輸入。
    答案生成：基於融合後的輸入，使用語言生成模型生成最終的文本輸出。
    先前已經構建好了針對電力
    lca
    領域的專業大模型，但是缺少檢驗模型的手段，即缺少模型優
    化環節，本項目設置通過
    chatbot
    模式，通過與用戶進行問答的形式，檢驗模型是否能調用電力行
    業
    lca
    領域向量數據庫回答該領域專業性問題和時效性問題的有效性。
    chatbot
    模式的測試不僅可以驗證模型的知識覆蓋範圍和答案的準確性，還可以評估模型的用
    戶交互能力。這種測試模擬真實用戶與模型的交互，可以揭示模型在理解和生成回應方麵的潛在問
    題。
    測試流程包括以下幾個步驟：
    測試設計：根據目標領域定義測試用例，包括典型問題、邊緣情況和錯誤輸入。
    下一步設有12人參與預測，將每個人預測的數值進行匯總分別對其求平均
    可以得到8.43為中位數的平均數
    累計概率為把概率點位平分，每點之間的概率都是12.5%
    所以我們可以看到低於或等於8.84的概率是75%
    根據外推預測和差值需要，將函數繪製成平滑曲線，然後我們就可以對其進行估計，可以使用兩種方法，點估計和區間估計。
    人們利用已經掌握的知識和手段，預先推知和判斷事物未來發展的
    狀況的活動。簡單的說就是，沒發生的事情全是預測，小到預測打
    牌的時候誰出什麽，大到學校什麽時候，什麽時候可以回家，
    預測技術可以分為定性預測和定量預測，而他們又可以基於外部和
    內部的因素。
    定性預測法是基於判斷、直覺和經驗判斷的方法，本質上是主觀
    的。這種方法常用於預測一般的業務趨勢和大的產品族的長期潛在
    需求。這樣定性預測主要用於高層管理。鑒於生產和庫存預測通常
    關注的是對某些最終產品的需求，因此定性預測方法很少適用。
    定量預測法是建立在曆史或數據基礎上的預測，不管這些數據是來
    在本機構內部，還是本機構外部。
    外部預測法是基於與公司產品需求有關的外部指標而進行的預測。
    這類外部指標如房屋開工率、出生率及可支配收入率。外部數據法
    的理論根據是對產品組的需求直接與其他領域的活動成比例或相
    關。
    伴隨信息技術的突飛猛進的發展，互聯網用戶的數量也日益增加，從而促進了電子商務的飛速發展，也給企業帶來了機會從而能夠更準確地獲得消費者數據，大數據技術應運而生。大數據技術被越來越多的企業運用於營銷，企業提取各種數據資料，通過對這些數據的整理和分析，用於得到用戶的興趣愛好，消費需求，購買傾向，分析傳統營銷存在的問題，以期達到更好的營銷效果。現代科技的飛速發展給廣大人民的生活帶來了巨大的變化，消費者越來越強調自我，追求個性，企業在捕捉消費者越來越多樣化的需求上麵出現了更大的挑戰。為了更好地促進企業在大數據背景下能夠實現有效地營銷，當今社會數字經濟蓬勃發展，各行業都緊抓時代機遇轉型升級。在家電領域，數智化轉型成為家電行業的發展趨勢，作為小家電領導品牌之一的，通過二十多年的發展和積累，從一個單一品類家電企業起家，不斷改變，調整，超越自己，從而走到了如今小家電的領先地位，堅持的是健康和創新的核心理念。
    這兩年，大數據一詞越來越為大眾所熟知，大數據一直以冷漠的形象出現在大眾麵前，麵對大數據，相信很多人都在霧中。你會發現它其實就在你身邊，而且很有趣。下麵這兩個小故事可以讓你體會一下大數據的作用。一個是發生在上個世紀的美國，沃爾瑪超市管理人員分析銷售數據時發現一個現象：在某些特定的情況下，啤酒和尿布看來沒有什麽關聯的兩個物品經常會出現在一個購物籃中，經過持續的調查，發現這種情況多發生在年輕的父親身上。他們去超市買尿布時，會順便為自己購買啤酒，這樣上述情況就發生了。發現了這個現象後，就開始在賣場中作了一下調整，把啤酒和尿布擺放在一個區域內，讓年輕的父親可以同時並快速找到他們需要的兩件商品，超市讓這些客戶一次購買了兩件商品同時獲得了更多的銷售收入。
    一個消費者一天早上出門在麥當勞吃了早餐，中午在外賣平台點了午飯，晚上到健身房鍛煉一小時，和閨蜜一起喝杯奶茶看場電影……移動互聯網時代，消費者的這些行為都會以數據的方式沉澱到
    互聯網上，無數消費者的行為匯聚在一起，形成人們口中的消費大數據。大數據營銷是收集和分析平台數據以獲得相關用戶的某些特征，然後以?定程度的針對性，精確性和個性化的營銷策略。
    明天還冷嗎？
    今天早上圍巾都找出來了。