04｜用Assistants中的File search（RAG）工具做知识检索

1. File search（Retrieval）是Assistant中的一个功能，可以让Assistant从外部知识库中检索信息，提高回复的准确性和个性化。 2. File search通过向量搜索从文档中检索与用户查询最相关的内容，为Assistant提供了外部知识的补充。 3. RAG（Retrieval-Augmented Generation）将Retrieval和LLM结合，赋予了LLM利用外部知识库进行问答的能力，提高了回答的准确性和可解释性。 4. OpenAI的向量存储库允许通过语义和关键字搜索文件内容，支持高级搜索功能，包括语义搜索和关键字搜索。 5. 向量存储库可以包含多达10,000个文件，每个助手和每个线程最多可以附加一个向量存储库，文件限制为512 MB和500万个令牌。 6. OpenAI的Assistant的文件搜索功能支持多种文件格式，如PDF、Markdown和DOCX，以适应不同的文档类型. 7. RAG为大语言模型带来了知识库这个强大的“外挂”，必将带来智能对话领域的新变革。 8. File search赋予了大语言模型从外部知识库中检索信息的能力，让其从单纯的“语言模型”升级为更加智能和全能的“知识工作者”。 9. RAG让大语言模型拥有了更广阔的“知识视野”，能够借助外部信息来回答更加开放和专业的问题，其潜力之大，令人无限遐想。 10. OpenAI在其Assistant产品中提供了一个极简版的Retrieval工具，让开发者无需搭建和训练复杂的RAG模型，即可实现基于特定领域知识的智能对话功能。