大模型(LLM)应用：根据自己数据集的问答聊天；text2vec句向量生成处理数据集、RAG 检索增强案例

参考链接：
基于本地知识的 ChatGLM 问答
https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM
https://www.cnblogs.com/fxjwind/p/17401783.html
https://juejin.cn/post/7236028062873550908

一、LLM 自有数据使用方法

1、使用框架步骤

1）首先将本地数据集（本地知识）embedding 存到向量库中

2）使用时将用户问题首先embedding ，然后通过向量相似度从上面的向量库召回相关内容

3）提示（prompt）构建，将用户问题与向量库召回的最相关的内容进行提示构建

4）用构建好的提示送到LLM大模型进行回答

2、简单示例代码

具体实现请参考https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM；本地由于点资源问题，只简单示例下第四步4）用构建好的提示送到LLM大模型进行回答

chatglm参考：https://blog.csdn.net/weixin_42357472/article/details/130342799

from transformers import