使用场景

在问答系统中，使用GoMate快速准确地回答用户问题。

在内容推荐系统中，利用GoMate分析用户兴趣，推荐相关文档。

在企业知识管理中，通过GoMate检索和生成技术，快速找到所需信息。

产品特色

文档解析：使用TextParser模块对文档进行解析，提取关键内容。

向量存储：通过VectorStore模块，将文档内容转化为向量形式存储。

嵌入模型：使用BgeEmbedding等嵌入模型，将文本转换为向量表示。

问题查询：根据用户问题，使用嵌入模型进行向量查询，找到最相关的文档。

文本生成：结合检索到的文档内容，使用GLMChat等生成模型生成回答。

文档更新：支持动态添加文档，更新模型的检索和生成能力。

使用教程

1. 安装GoMate所需的Python环境和依赖库。

2. 准备文本数据，使用TextParser模块进行文档解析。

3. 利用VectorStore模块将解析后的文档存储为向量形式。

4. 选择或训练合适的嵌入模型，如BgeEmbedding。

5. 根据用户输入的问题，使用嵌入模型进行向量查询。

6. 结合检索到的文档内容，使用生成模型生成回答或输出。

7. 根据反馈调整模型参数，优化输出结果。