- 文档拆解: - 首先,你得有一些文本资料(Documents)。 - 然后,用一种叫做“分块策略”(Chunking Strategy)的东西把这些文本分成小块(Chunks)。这个策略会考虑每个块的大小和是否有重叠部分。
- 嵌入策略: - 接下来,使用一种嵌入算法(Embedding Strategy),比如E5或BERT,把这些小块变成计算机能理解的向量(Embeddings)。
- 文档检索: - 这些向量会被输入到一个文档检索器(Document Retriever)里,这样你就可以在需要的时候找到相关的信息。
- 上下文生成策略: - 当用户输入一个问题或提示(Prompt)时,你需要决定从之前分好的小块中取出多少个来生成上下文。这就是上下文生成策略(Context Generation Strategy),它还会处理每个块的填充量和重叠部分。
- 选择大语言模型: - 你需要选择一个合适的大语言模型(LLM),比如OpenAI、Google等,来生成回答。
- 生成回答组合: - 根据不同的分块策略、嵌入策略、上下文生成策略和大语言模型的组合,生成所有可能的回答。
- 评估和选择最佳模型: - 用一些评分标准,比如BLEU分数、METEOR分数、BERT分数和ROGUE分数,来评估这些回答。 - 最后,根据得分选择最优的模型来使用。
- 这样一套流程下来,你就拥有了一个定制化的大语言模型聊天机器人,可以更好地回答用户的问题啦!
