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我要进入手机建设银行网站,一学一做教育视频网站有哪些,哪些网站做的好处,企业推广软文构建本地知识库后#xff0c;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#xff0c;并提供不同的技术方案选型#xff1a; 一、数据准备阶段 1. 文件预处理 # 示例#xff1a;支持多种文件格式 import PyPDF2 from docx import Document import p…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如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。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。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传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】