将向量搜索与大型语言模型 (LLM) 有效地结合使用需要仔细关注数据准备、搜索优化和上下文处理。目标是使用向量搜索来检索相关信息，然后让 LLM 处理该数据以生成准确的、上下文感知的响应。关键实践包括构建数据以实现高效检索、优化搜索性能以及管理检索结果和 LLM 的输入约束之间的交互。以下是实现此目标的三个最佳实践。
首先，专注于数据分块和预处理。当数据被分成有意义的、可管理的小块时，向量搜索效果最佳。例如，将长文档分成段落或章节可以确保每个小块都代表一个连贯的想法，从而使检索更加精确。使用 BERT 或 OpenAI 的文本嵌入模型等模型生成的嵌入（向量表示）将这些小块转换为向量。元数据（例如文档标题或时间戳）应包含在内以添加上下文。例如，在客户支持聊天机器人中，您可以将常见问题解答分解为单个问题和答案，嵌入它们，并存储产品类别等元数据。此设置允许向量搜索检索最相关的常见问题解答条目，然后 LLM 可以将其细化为最终答案。
其次，优化向量索引和查询过程。使用 HNSW（分层可导航小世界）或 IVF（倒排文件索引）等高效索引算法来加速检索。FAISS、Pinecone 或 Elasticsearch 等工具简化了此步骤。查询时，平衡速度和准确性：限制结果数量以减少噪声，并使用元数据应用过滤器以缩小范围。例如，如果用户询问特定软件版本，请在将结果传递给 LLM 之前，按该版本过滤结果。此外，试验相似性指标——余弦相似度通常效果良好，但在某些情况下，欧几里得距离或点积可能更好。使用真实世界的查询进行测试有助于确定最佳设置。
最后，管理搜索结果与 LLM 的上下文窗口之间的交互。 LLM 有 token 限制，因此请优先考虑最相关的检索块。如果搜索返回 10 个结果，但 LLM 只能处理 5 个，请使用评分系统（例如，结合相似性分数和元数据相关性）来选择前 5 个。构建提示以清楚地将检索到的上下文与用户的查询分开。例如：“基于以下信息：[chunk1]、[chunk2]、… 回答：[问题]。” 如果块太长，请在使用前使用 LLM 本身对其进行总结。例如，您可以提示 LLM 将 300 字的块压缩成 50 字的摘要，确保关键细节适合上下文窗口，而不会使其不堪重负。
通过专注于这些领域——数据准备、搜索优化和上下文管理——您可以构建高效利用向量搜索和 LLM 优势的系统。