搭建个人chatgpt知识库 建立个人知识库软件

本文目录一览：

• 1、人工智能会成为风口吗?
• 2、一文教你基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答
• 3、如何构建一个基于知识库的任务型对话系统?

人工智能会成为风口吗?

中电金信研究判亮院副院长、AI实验室主任单海军博士指出，人工智能行业的未来发展前景，是否将迎来瓶颈或是风口，需要从多个维度综合考量。 从人工智能技术发展的角度来看，预计在未来几年内，行业可能会遇到发展的瓶颈。

在2024年，人工智能相关的行业有望继续成为赚钱的风口。包括机器学习、自动驾驶、智能医疗等在内的领域，将提供大量的商机和就业机会。生物科技：随着生物科技的迅速发展，包括基因编辑、精准医疗、生物制药等在内的领域具备巨大的潜力。生物科技行业在2024年有望成为赚钱的热门选择。

会。大家要知道，ChatGPT只是工具，它没有商业头脑，但它有庞大的知识库，对我们普通人来说，就是要用好ChatGPT这个强大的工具，使它服务我们的工作和生活。这里面充满商机，看大家如何去把握。

在未来五年内，人工智能预计将成为下一个发展风口。随着技术的持续进步和应用领域的不断拓展，AI在众多行业中展现出巨大的潜力。例如，AI能够提升生产效率、优化医疗诊断流程、加强金融风险管理，对社会经济发展起到了积极作用。此外，政府和企业也在不断增加对AI研发和应用的支持。

一文教你基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答

1、ChatGLM3是基于Transformer的开源语言模型，由清华大学KEG实验室和智谱AI公司训练。提供文本处理、对话流畅性等功能。2 LangChain框架 LangChain是一个开源框架，允许开发者结合GPT-4等大语言模型与外部数据源，实现复杂功能，如问答系统。

2、受GanymedeNil和AlexZhangji的启发，我们构建了一个全开源模型驱动的本地知识库问答系统，支持ChatGLM-6B和其他模型通过fastchat api接入，包括Vicuna、Alpaca、LLaMA、Koala、RWKV等。默认使用GanymedeNil/text2vec-large-chinese作为嵌入，并使用ChatGLM-6B作为语言模型。

3、本文介绍如何安装和使用LangChain-Chatchat，一个基于Langchain与ChatGLM等大语言模型的本地知识库问答应用。安装步骤分为三种方式：autoDL、docker和本地部署。本地部署虽然较为麻烦，但能提供更灵活的调试环境和深入了解项目运行机制的机会。

4、在应用实例中，如LangChain框架结合ChatGLM2-6B，通过本地知识库提升问答质量。它涉及加载和处理本地知识文件，如章节划分和向量化存储，以及用户查询的向量化匹配和LLM的参与。然而，应用中也存在挑战，如回答质量、信息检索准确性和模型生成的合理性。

5、具体地，Langchain实现本地知识库问答的过程包括多个步骤。首先，通过阅读langchain-ChatGLM源码，我们可以了解其基本框架，这涉及到本地知识库的构建、文本嵌入的向量化存储、以及对用户输入的查询处理。通过流程图可视化，我们可以清晰地理解这一流程。

6、国外学者将这种知识源分为“Vanilla RAG Pipeline”，该流程大致分为三步。而通过使用ChatGLM3-6b、Langchain实现简易的RAG过程，我们可以对比RAG使用前后的差异。在量化模型时，原始16G的模型权重通过4bit量化技术，仅占用5G显存，大大节省了存储空间。

如何构建一个基于知识库的任务型对话系统?

利用开源工具如Bard-Proxy和DB-GPT，我们可以轻松地在本地构建知识库系统。Bard-Proxy作为Google Bard的访问代理，需要在国外服务器部署，并配置相应的API。DB-GPT则需要安装MySQL、Python依赖，以及下载特定的embedding模型，如text2vec-large-chinese。通过这些步骤，我们能够启动一个强大的知识问答环境。

首先，了解基本概念是关键。微调是指在预训练模型基础上，针对特定任务调整权重，如ChatGLM2-6B和Baichuan2-13B。Prompt作为输入引导，影响模型生成的输出。Embedding将文本转化为向量表示，便于处理和理解。Tokenization将文本分割成小单位，影响模型处理长度和复杂度。

通义千问 (Qwen)：这是阿里云推出的一款大型语言模型，具有很强的自然语言处理能力，可以用于基于知识库的问答场景。通过与特定知识库的结合，通义千问可以提供精确的答案。 百度文心一言 (ERNIE)：百度开发的一个大型语言模型，也被用于多种NLP任务，包括基于知识库的问

在知识库搭建方面，Langchain-Chatchat提供了一种有效的解决方案。它允许开发者基于知识图谱构建对话系统，通过整合预训练模型，实现基于知识的对话交互。开发者可以导入自己的知识库，构建知识图谱，从而让模型具备更丰富、准确的知识背景，提升对话质量。