AIGC｜用大模型打开私域小助手的正确方式！

摘要

随着ChatGPT的流行，大家开始关注大语言模型（LLM）。在私域知识的文本生成问答助手需求下，我们可以如何应用LLM来解决问题呢？

01模型选择

对于需要理解用户问题并生成固定格式回答的模型需求，ChatGPT的GPT-3.5模型是一个合适的选择。考虑到训练自己的数据集的困难和成本，采用“zero-shot-prompt”方法可直接使用模型，但需要克服OpenAI的API输入内容文本长度限制问题。

02向量数据库

向量数据库解决了上述问题，其通过Embedding算法将文本转换成向量数据存储，以便基于相似性算法检索出最接近的数据。在本例中，使用了Milvus向量数据库来存储私域知识，其Embedding算法直接使用了OpenAI提供的算法。

03LangChain

LangChain是一个开源框架，能够帮助开发人员轻松管理与语言模型的交互，并快速构建端到端的应用程序。通过LangChain可以将模型和数据库集成，实现了一个自定义的memory类，能从Milvus检索高相似度信息作为上下文，并利用redis缓存历史用户对话信息。

04总结

本文介绍了如何结合LangChain、LLM和向量数据库来构建私域知识问答模拟。为了深入了解并构建功能更为丰富的应用程序，建议读者学习官方文档，以更好地应对复杂多变的应用场景。