本地基于知识库的大模型的使用教程_如何让本地大模型知识库回答更准确

本地基于知识库的大模型的使用教程

启动

双击 大模型启动.bat文件，内容如下：

cmd /k "cd /d G:\Anaconda3\Scripts && activate.bat && cd /d D:\docdb_llm && conda activate python3.11 && python startup.py --all-webui --model-name Qwen-1_8B-Chat
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参数解读

1. –model-name：可以选择选择不同的模型，目前支持
2. –all-webui：启动webui界面。不需要修改

知识库管理

1. 选择对应的知识库

   

2. 上传文件，大小最好不要超过20mb，否则显存不够。pdf最好是纯文本形式

   

3. 输入知识库的介绍

   

4. 单段文本最大长度：大模型每批次嵌入的文本大小，数值越大，消耗的显存越多。相邻文本重合长度：每相邻的两个文本段之间重合的部分，数值越大，两文本段语义关联程度越高。

   

5. 点击添加到知识库，文件添加到源码的knowledge_base/samples/content 文件夹下面。samples：对应的知识库名字。

   

   

6. 选择一条文件，显示文档加载器列为空白，说明文档没有嵌入到向量数据库的，需要点击重新添加至向量数据库。从向量数据库删除：文件数据从量数据库中删除，但知识库的content目录下还有源文件。从知识库中删除：删除content下的源文件。

   

7. 如果第一次启动项目，之前没有知识库，推荐使用将需要上传的文件放入 知识库名称/content/ 下，点击从源文件重建数据库，即可将所有文件嵌入到向量数据库，文件多的化，运行时间会比较久（跟文件的质量也有关系，如果很多图片pdf需要orc，也会很占时间和显存）。以后每次添加新文件可以使用步骤6的方法。如果已有知识库，点击此按钮会将之前的所有文件重新向量化，比较耗时间。建议少量的添加文件使用步骤6。

   

8. 可视化修改知识库里的文件内容（如果orc识别的文件，可能会出现需要错误的问题，所以高质量的文档很重要）

   

大模型对话

参数解释：

1. 选择模型：可以切换模型
2. 选择prompt模板，可以修改大模型指令。默认即可。
3. temperature：大模型回答的随机性，数值越大，回答的创造性（随机性）越高
4. 历史对话轮数：数值越大，上下文关联的历史对话轮数越高，消耗的显存也高。
5. =择知识库：选择要问答的知识库
6. 匹配知识条数：匹配的知识库内容个数，大模型将结合匹配的内容回答问题。数据越高，消耗的显存也高。
7. 知识匹配分数阈值：用于确定两个知识实体是否匹配。默认1即可。

对话内容

上面是对问题的回答，下面知识库匹配的结果是匹配到的知识库内容