安徽php网站建设设置网站的默认文档

安徽php网站建设,设置网站的默认文档,wordpress装好域名打不开,学做网站要学什么东西简介 本文详细介绍了构建本地知识库并利用私有文件训练大模型的完整流程#xff0c;包括数据预处理、文本切分策略、向量化索引构建、三种训练方案选型#xff08;微调/RAG/提示词工程#xff09;及隐私保护措施。针对不同资源条件提供了从轻量级到高性能的技术方案#xf…简介本文详细介绍了构建本地知识库并利用私有文件训练大模型的完整流程包括数据预处理、文本切分策略、向量化索引构建、三种训练方案选型微调/RAG/提示词工程及隐私保护措施。针对不同资源条件提供了从轻量级到高性能的技术方案特别强调了数据隐私保护的本地化部署方法适合开发者实现私有知识库与大模型的结合应用。构建本地知识库后将私有文件用于训练主要分为以下几个关键步骤。下面按流程详细说明并提供不同的技术方案选型一、数据准备阶段1. 文件预处理# 示例支持多种文件格式 import PyPDF2 from docx import Document import pandas as pd def preprocess_files(file_paths): documents [] for file_path in file_paths: if file_path.endswith(.pdf): # PDF处理 text extract_pdf_text(file_path) elif file_path.endswith(.docx): # Word文档处理 text extract_docx_text(file_path) elif file_path.endswith(.txt): # 文本文件 text extract_txt_text(file_path) # 可继续添加其他格式支持 documents.append({ content: text, metadata: {source: file_path} }) return documents2. 文本清洗与标准化去除特殊字符、乱码统一编码格式UTF-8处理换行符和空格语言检测如果是多语言文档二、文本切分策略1. 按长度切分from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size1000, # 块大小 chunk_overlap200, # 重叠部分 length_functionlen ) chunks text_splitter.split_documents(documents)2. 按语义切分更高级from langchain.text_splitter import SemanticChunker from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings # 基于语义相似度切分 text_splitter SemanticChunker( embeddingsOpenAIEmbeddings(), breakpoint_threshold_typepercentile )三、向量化与索引构建1. 选择嵌入模型# 选项1使用OpenAI嵌入 from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings embeddings OpenAIEmbeddings() # 选项2使用本地模型推荐用于隐私保护 from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings embeddings HuggingFaceEmbeddings( model_namesentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 )2. 构建向量数据库# 使用ChromaDB轻量级 from langchain.vectorstores import Chroma vectorstore Chroma.from_documents( documentschunks, embeddingembeddings, persist_directory./chroma_db ) # 或使用FAISS from langchain.vectorstores import FAISS vectorstore FAISS.from_documents(chunks, embeddings) vectorstore.save_local(./faiss_index)四、训练方案选择方案1微调现有大模型适合有充足计算资源# 使用Hugging Face Transformers进行微调 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch # 加载预训练模型 model_name microsoft/DialoGPT-medium tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) # 准备训练数据 train_encodings tokenizer( training_texts, truncationTrue, paddingTrue, max_length512 )方案2检索增强生成RAG- 推荐方案from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.llms import OpenAI # 创建检索链 qa_chain RetrievalQA.from_chain_type( llmOpenAI(temperature0), chain_typestuff, retrievervectorstore.as_retriever(), return_source_documentsTrue ) # 使用示例 response qa_chain.run(基于我的文档回答这个问题...)方案3提示词工程最轻量# 将相关文档作为上下文注入提示词 def build_prompt_with_context(question, context_docs): context \n.join([doc.page_content for doc in context_docs]) prompt f 基于以下上下文信息回答问题 上下文 {context} 问题{question} 答案 return prompt五、隐私保护考虑1. 完全本地化部署# 使用本地模型避免数据外传 from langchain.llms import LlamaCpp llm LlamaCpp( model_path./models/llama-7b.bin, temperature0.5, max_tokens2000, n_ctx4096 )2. 数据加密存储import cryptography from cryptography.fernet import Fernet # 加密向量数据库 key Fernet.generate_key() cipher_suite Fernet(key) # 存储前加密 encrypted_data cipher_suite.encrypt(vectorstore.serialize())六、完整工作流示例class PrivateKnowledgeTrainer: def __init__(self, model_typelocal): self.model_type model_type self.setup_models() def setup_models(self): # 设置嵌入模型 self.embeddings HuggingFaceEmbeddings( model_namesentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 ) # 设置LLM if self.model_type local: self.llm LlamaCpp(model_path./local_model.bin) else: self.llm OpenAI(temperature0) def train_from_files(self, file_paths): # 1. 预处理文档 documents self.preprocess_files(file_paths) # 2. 文本切分 chunks self.split_text(documents) # 3. 构建向量库 self.vectorstore self.build_vector_store(chunks) # 4. 创建检索链 self.qa_chain self.create_qa_chain() return self.qa_chain # 使用示例 trainer PrivateKnowledgeTrainer(model_typelocal) qa_system trainer.train_from_files([./doc1.pdf, ./doc2.docx])七、部署与监控1. 性能优化使用GPU加速嵌入计算实现缓存机制批量处理文档2. 监控指标检索相关性响应时间资源使用情况选择建议如果注重隐私选择完全本地化方案本地嵌入模型本地LLM如果资源有限使用RAG方案避免模型微调如果需要最高精度考虑微调专业领域模型八、如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】