大家好，我是微學AI，今天給大家介紹一下自然語言處理22-基于本地知識庫的快速問答系統，利用大模型的中文訓練集為知識庫。我們的快速問答系統是基于本地知識庫和大模型的最新技術，它利用了經過訓練的中文大模型，該模型使用了包括alpaca_gpt4_data的開源數據集。
一、本地知識庫的快速問答功能
知識庫的問答系統可以提供快速、準確的答案，幫助用戶解決各種問題。無論是關于科學、技術、歷史、文化、健康還是其他領域的問題，我們的系統都可以為用戶提供有用的信息。
我們的知識庫包含了廣泛的領域知識，并且會持續更新和擴充。通過利用大模型的強大語言理解和推理能力，系統可以從知識庫中提取相關信息，并生成簡明扼要的答案。本文利用alpaca_gpt4_data數據集，加載48818條數據，給大家簡單演示知識問答的過程。
二、本地知識庫的快速問答實現方式
知識庫的快速問答主要使用相似度查找原理，與索引文件技術結合，主要有以下步驟：
1.數據預處理：
將知識庫中的文本進行預處理，包括分詞、去停用詞、詞干化等操作，以便提取問題和答案的關鍵信息。
2.問題向量化：
將用戶輸入的問題也進行預處理，并將其轉化為一個向量表示。常見的方法是使用詞袋模型或者詞嵌入模型，如Word2Vec或BERT，將問題表示為向量。
3.相似度計算：
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