chenlide

gpt 的 prompt 肯定是不可能一次接收几十万字的。
他们把你说的几十万字篇文档分成了很多段，比如 1000 字一段。再把每一段经过 text2vec 文本嵌入算法把每一段转化为一个段落小向量（相当于把一段压缩成了向量来存储）。有个很新的东西叫向量数据库，就是存这些向量的。数据库是有查找功能的。
当用户提问时把用户的问题转化为小向量，把用户文本向量拿去和向量数据库的向量计算距离，做相似度匹配，找到距离最近的 K 个向量。取出 K 个向量对应的原文。
把 K 个向量的原文和用户的原问题组成一个 prompt 发给 gpt （字数相比直接接收几十万字少了很多），gpt 再回复
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