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LLM、Embedding、自然语言处理、非结构化数据与向量数据库 图数据库模型的深度融合,为非结构化数据的智能处理开辟了新路径。随着非结构化数据在文本、语音、图像等领域的大量涌现,传统处理方式逐渐难以满足需求。LLM凭借强大的语言理解与生成能力,可从海量非结构化文本中提取关键语义信息。
Embedding技术则将这些信息以及其他类型的非结构化数据特征,转化为便于计算机处理的低维向量。在自然语言处理任务中,通过对这些向量的分析,实现文本分类、情感分析等功能。而向量数据库 图数据库模型为整个处理流程提供了高效的数据存储与管理方案,它不仅能存储向量数据,还能利用图数据库模型构建数据间复杂的语义关系网络。在智能文档分析、舆情监测等场景中,该技术组合实现了对非结构化数据的深度挖掘与精准应用,极大提升了数据价值。
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