linshuai
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> 那不好控制A这个附加字段的质量啊，比如做问答不把A传给LLM，就不能做到组织语言或总结
明白了，谢谢。 QA的文本我看过有方案是拆分chunk做A，用LLM生成Q。 感觉会提升一些召回准确率，但是embedding的成本似乎还是差不多 > > > > > > > > > 那不好控制A这个附加字段的质量啊，比如做问答不把A传给LLM，就不能做到组织语言或总结 > > A是需要作为上下文传给LLM的，A只是不参与嵌入和向量检索而已。
> 如果不是QA的，附加字段该如何生成？ 也许可以用gpt3.5对你的chunk形成几个最佳提问
> > > 如果不是QA的，附加字段该如何生成？ > > > > > > 也许可以用gpt3.5对你的chunk形成几个最佳提问 > > 1、费钱，违背了省钱的初衷；2、生成的提问作为上下文似乎对于回答真实问题没有帮助（我猜的） > > 所以是不是非qa场景，不应该用附加字段这种方案 有个叫fastGPT的可以看看，他好像就是做的生成QA，其实按道理是有帮助的，在ChatGPT火之前有人就有T5类的模型来做好像
> chunk 非常全面总结
> 所以针对QA类型提供专门的增删改查功能，向量仅索引Q这样的功能，是否在路上呢？对面FastGPT对QA类型确实是有专门优化的，但是我先上手的Dify，感觉更方便，更易上手，文档也很好，就是QA方面专门性的支持尚欠缺，对于QA需要经常增删改的情况，目前能够提供的支持，似乎比较弱。 哈哈我最近也在看FastGPT，确实支持好一点
我也出现了一部分的文件不能访问
> 谢谢各位大佬的回复，尝试下成功了。 请教下如何调整成功的
> gpt-3.5-turbo when run this example code: https://python.langchain.com/en/latest/modules/models/text_embedding/examples/azureopenai.html I still got the following error.. and have no idea what to do.. InvalidRequestError: The API deployment for this resource does not...