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腾龙娱乐游戏下载网址【xs10159.com】腾龙娱乐游戏客服【飞机 @xg88011】腾龙娱乐现场经理【飞机 @xg88011】# 1. 用同一个 Embedding 模型把用户问题也转成向量
query_vector = embedding_model.encode(user_query)

# 2. 在向量库里搜最相似的 Top 5 文档块
top_k_chunks = vector_store.search(query_vector, k=5)

# 3. 把检索到的文档块拼进 Prompt，作为参考资料
prompt = "基于以下参考资料回答问题：\n" + join(top_k_chunks) + "\n问题：" + user_query

# 4. 交给大模型生成最终回答
answer = LLM.generate(prompt)