semaphore提示您：看後求收藏（八零中文www.80zw.tw），接著再看更方便。
影片等非結構化資料。這種靈活性使向量知識庫成為了人工智慧和機器學習應用的理想選擇。此
外，外部向量知識庫的使用有助於減少模型生成與事實不符內容的“幻覺”問題，增強了輸出的可
靠性。然而，整合外部向量知識庫也帶來了挑戰，包括知識庫的維護更新、檢索效率以及與模型的
相容性問題。儘管存在這些挑戰，外部向量知識庫仍然是提升 LLm 效能的有效途徑之一。
在現代資訊檢索和資料管理系統中，向量知識庫扮演了極為關鍵的角色。透過將文字資料轉換
為向量形式，這種庫不僅提升了資料的可訪問性和處理效率，還為高階分析和機器學習應用提供了
強大的支援。以下詳細討論向量知識庫在資訊檢索和資料管理中的具體優勢。
1. 提升檢索效率和準確性
向量知識庫能夠顯著提高資訊檢索的效率和準確性。透過將文字轉換為數值向量，資訊檢索可
以從傳統的關鍵字搜尋轉變為基於向量的語義搜尋，這使得搜尋結果不再限於關鍵字的字面匹配，
而是能夠捕捉到查詢和文件之間的深層語義關係。
例如，一個典型的應用場景中，當使用者查詢“可再生能源的經濟效益”時，即使文件中沒有直
接提及這一準確短語，向量知識庫也能夠返回討論風能和太陽能成本效益的相關文件，因為這些文
檔與查詢具有相似的語義向量。
2. 支援複雜查詢
傳統的文字檢索系統通常只能處理簡單的查詢，而向量知識庫支援複雜的查詢處理，包括模糊
匹配和多條件查詢。這是因為向量表示能夠在多維空間中表達各種語義關係，從而對查詢的各個方
面進行解析和響應。例如，對“可再生能源的成本效益”進行查詢，使用該語句的向量與向量知識
庫中的文獻進行匹配，計算相似度，得到相似度最高的兩篇文獻。繼續檢索文獻的內容，進而對查
詢內容進行回答。資料示例如表 4.1 所示。
力機器學習和人工智慧應用
向量知識庫為機器學習和人工智慧提供了高質量的輸入資料。在許多 AI 應用中，如推薦系
統、自動摘要生成和自然語言理解，高質量的向量化輸入是模型效能的關鍵。透過預先構建的向量
知識庫，可以顯著減少模型訓練時間和提高模型的預測精度。
例如，在文件推薦系統中，系統可以透過計算使用者歷史瀏覽文件的向量和庫中文件向量的相似
度，快速準確地推薦相關內容。
5. 資料安全與管理
向量化資料提供了一種更加抽象的資料表達形式，相對於原始文字資料，向量資料在儲存和傳
輸過程中能夠更好地保護資訊的安全性。此外，管理結構化的向量資料相比於非結構化的文字資料
更為簡便，可以利用現有的資料庫技術進行高效管理。
增強資料互操作性
向量化的資料易於與各種資料處理工具和分析平臺整合，增強了不同系統間的資料互操作性。
這使得組織能夠將知識向量庫作為一箇中心資源，在多個部門和應用之間共享和重用資料，從而
了最大程度提高向量知識庫的可信程度，對文獻資料進行篩選，選出帶有流程圖，資料，輸入輸出
的英文文獻，作為最後使用的資料。精細篩選後，使用 Unstructured 庫進行資料預處理使其轉化
為結構化資料。
4.2 向量知識庫的構建
