开源模型应用落地-模型影象增强-向量数据库预备-实践篇（二）

一、媒介

     语言模型的影象是基于其训练数据。具体而言，对于较长的文本，模型可能会遗忘较早的信息，因为它的影象是有限的，而且更容易受到最近出现的内容的影响。模型无法跨越其固定的上下文窗口，而是根据当前上下文天生回应。
     从如今开始，我们将使用Milvus向量数据库来作为语言模型长期影象的存储方式，以此提升语言模型影象信息的能力。
     相关概念参考：开源模型应用落地-影象增强系列-概念篇（一）
<hr> 二、术语

2.1.Milvus Lite

     是Milvus向量数据库的一个轻量级版本。旨在提供在资源受限的环境中快速、高效地举行向量存储和相似性搜索的能力。
     与完备版的Milvus相比，它具有以下特点：

• 轻量级：Milvus Lite具有较小的存储占用和内存消耗，恰当在资源受限的装备上摆设和运行。
  
• 快速摆设：Milvus Lite提供了简化的摆设和配置过程，使其更易于在嵌入式装备和边沿服务器上举行摆设和集成。
  
• 高效的向量索引和搜索：尽管是轻量级版本，Milvus Lite仍旧提供了高效的向量索引和相似性搜索功能，以支持快速的向量数据查询。
  
• 离线模式：Milvus Lite支持在离线模式下举行向量索引和搜索，无需及时毗连到远程服务器。
    
  

<hr> 三、条件条件

3.1. 基


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