关的问答数量。基于排序和选择的结果，生成回答，将最终确定的回答返回给用户。

对于用户输入的问题语句进行文本预处理，随后将其变成机构化数据后向量化，与先前处理文

献数据类似，因此这里不再赘述。

知识库搜索：

以下是通过 Weaviate 在名为“Water”的集合中搜索与特定查询文本相近的文档，并返回相

关文档的内容和来源，设置 top_k=3，考虑计算机性能与运行速度，只寻找三个匹配项。

这段代码最终返回一个包含匹配文档内容和来源的列表。

在线搜索：

以下是通过在线搜索引擎在互联网上搜索相关内容，并返回格式化的文档列表，其中包含每个

搜索结果的摘要内容和来源链接的代码，同样设置 top_k=3，返回三个匹配项。

通过 DuckDuckGo 搜索引擎在互联网上搜索相关内容，并返回格式化的文档列表，其中包含每

个搜索结果的摘要内容和来源链接。代码利用正则表达式提取搜索结果中的摘要、标题和链接信

息，并对结果进行整理和格式化，以便展示给用户。通过这个函数，用户可以通过输入查询来搜索

互联网上的相关信息，并查看摘要和链接。

Streamlit 是一个强大的 Python 库，主要用于机器学习、数据可视化和 Web 应用程序的快速

开发。用户在编写代码时可以实时看到应用界面的变化，快速调试和验证结果。内置多种交互式组