前面讲了Chat GPT个人知识库框架FastGPT的安装和使用，今天介绍一些个人知识的使用细节和原理。1.

 

前面讲了Chat GPT个人知识库框架FastGPT的安装和使用，今天介绍一些个人知识的使用细节和原理1.使用原理FastGPT其实使用原理和微软的new Bing类似，回答问题前，FastGPT会通过问题，搜索我们的个人知识库，然后将搜索的内容作为ChatGPT回答问题的背景上下文，这样ChatGPT结合问题和个人知识库的内容就到达bing类似的联网回答问题的效果。

使用的也是ChatGPT的"embedding"功能，通常被翻译为"嵌入"我这里就不详细介绍，如果有兴趣深入了解技术的可以自己去看下这方面的文章这里我们因为是使用个人知识库，所以可以比bing更精准的回答符合我们的想要的答案。

特别适用如：新员工培训了解公司产品，客服，培训等行业

个人知识库原理图2. 使用细节知识库的导入有3种模式：

2.1 手动导入：手动输入训练的Q&A。例如：Q:丰饶公司产品包括?A:1、X1型瘦脸仪2、F1型按摩仪3、X2型瘦脸仪4、F2型按摩仪回答问题的效果：

根据知识库回答问题

引用的知识库注意事项：这里的问题是用来进行搜索匹配用的答案是用来进行回答问题时，作为ChatGPT回答的背景这里的问题一定要描述准确，不要太口语化，比如XXX产品的特点，不要描述成XXX产品特点，中间的“的”字不要掉了，如果掉了影响搜索结果。

如果效果不理想可以根据每次回答问题提示的知识库引用进行调整2 .2 文本\文件拆分文本拆分：这个类似ChatPDF这样的功能，使用ChatGPT API自动分析输入的文件，自动提取文件中的Q&A回答问题时根据提问进行全文的匹配，再输入到ChatGPT进行回答问题。

自动拆分文本支持markdown,pdf,txt,doc等格式注意事项：自动拆分面向对文档进行总结分析，这里因为拆分的长度有限，有时会把段落打断不完整，要注意文章的长度，文章最好格式完整，段落换行清晰，标点符号完整。

同时这里pdf,doc中的图片是导入不进去的，如果想导入推荐用markdown格式，将图片替换为URL标签如：丰饶公司logo:http://xxxx.xxx.png2.3 csv导入通过csv模板，批量导入Q&A。

这个方便大家进行第一中方式批量操作

批量导入

3. 两种中方式的使用场景3.1 手动输入适合回答比较精准问题，比如作为公司的产品讲解机器人我们在做知识库前已经可以预料到客户会提哪些问题，同时我们也想机器人只回答我们录入知识库的内容，不进行发挥，最好能原版原样回答。

我们这里需要结合提示词使用，如：要求Chat只能引用知识库中的内容进行回答，如果知识库中不带相关问题回答不知道忘记以前的知道的知识，只依赖于知识库回答问题，知识库是关于XXX产品的内容，参考知识库回答问题。

与 "XXX产品" 无关内容，直接回复: "我不知道"同时我们将 温度参数调节为0；

3.2 自动拆分适合回答问题模糊一些，比如创作故事，写文章，带有一定的随机性比如写小红书用户通过不断的丰富提示词来调整引用到的内容丰富创作同时也可以选择不同的模型，ChatGPT3.5-4k,ChatGPT3.5-16k,ChatGPT4.0等。

ChatGPT4.0对提问的理解更准确，但是token消耗大4.总结个人知识库的使用要根据自己的需求灵活的调整知识库导入的Q&A，ChatGPT的提示词及温度，token长度等参数，同时也可以选择不同的模型。

大家可能有疑问，这个不就是搜索回答问题嘛，有了资料谁不会看其实这是个误区，我们可以想象如果只要有了准确的文档，一个新员工就不用问老员工问题就能快速的知道公司产品的细节；一个培训机构的学员大部分时间也不用问老师问题，通过对话就能分步骤的学习。

再加上ChatGPT原有的对话能力，基础知识，这对一些企业和培训机构绝对是质的提升，同时数据在本地，也不用担心泄密的问题企业，跟人ChatGPT助手已看到希望未来已来，人们学习知识的方式又有了巨大的提升，我们不再能够通过。

敝帚自珍来维持自己的职业竞争了。企业和个人都要不停的学习和更新了。

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