由 ChatGPT 带来的对低代码产品的思考( 二 ) _低代码

所有沉淀的文档（语料库）生成向量数据存储到向量数据库。
输入的自然语言生成向量，计算相似度，找到相关结果。
整理输出。

针对这个问题，我在知识星球问过张善友大佬，下面的图就是张善友提供的：

文章插图
宝玉在推上也回答过类似的问题：
https://Twitter-thread.com/t/1641656561650249730 。
不过张善友和宝玉提供的参数都是依赖 OpenAI 的接口，如果不依赖 OpenAI，有办法实现吗？这需要进一步去学习和研究。
最近看到 Supabase 产品的文档就提供了 AI 问答（https://supabase.com/docs），这个效果就是我想要达到的，总结下就是根据自然语言的输入，给一个精准的答案。