向 AI 大模型正确提问可以参考以下方法：
1. 对于利用 Embedding 技术增强 GPT 能力的过程，OpenAI 发布的相关文档指出，可通过两步搜索来实现。具体步骤包括：
准备搜索数据（仅一次）：
搜集数据：获取需要的数据，包括公开数据或者私有的数据。
切块：将文档切分成短小的部分。
嵌入：通过 OpenAI API 对切块的数据进行 Embedding 结果。
存储：存储 Embedding 结果，对于大型数据集的 Embedding 结果，可以使用向量数据库进行保存。
搜索（每次查询一次）：给定用户问题，从 OpenAI API 生成查询的 embeddings，使用 embeddings 按照与查询相关性对文本部分进行排序，推荐使用余弦相似性作为距离函数。
提问（每次查询一次）：将问题和最相关的部分插入到发送给 GPT 的消息中返回 GPT 的答案。
2. Embedding 具有多种作用，如搜索（其中结果按与查询字符串的相关性进行排名）、聚类（其中文本字符串按相似性分组）、建议（建议包含相关文本字符串的项目）、异常检测（识别出相关性很小的离群值）、多样性测量（分析相似性分布）、分类（其中文本字符串按其最相似的标签分类）。
3. 关于 RAG（检索增强生成），它是一种结合了检索和生成的技术，可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。其基本流程如下：
首先，给定一个用户的输入，例如一个问题或一个话题，RAG 会从一个数据源中检索出与之相关的文本片段，例如网页、文档或数据库记录，这些文本片段称为上下文。
然后，RAG 会将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，传递给一个大模型，例如 GPT。这个输入通常会包含一些提示，指导模型如何生成期望的输出，例如一个答案或一个摘要。
最后，RAG 会从大模型的输出中提取或格式化所需的信息，返回给用户。如果您想构建能够利用私有数据或实时数据进行推理的 AI 应用，需要用特定的信息来增强模型的知识，将相关信息检索并插入到模型的输入中。
2025-02-24