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在数据处理与训练完成后，项目团队将对模型进行测试与评估，确保其在问答场景中的表现同时，团队将考虑使用特定的工具和方法对长文本进行分割，以优化检索与摘要创建的过程在集成RAG技术时，将采用特定的Embedding方法，如Sentence Transformer，以及调用LangChain等库来构建模板，以支持更高效的问答交互项。

本文使用的RAG框架为LangchainChatchat，基于此框架，通过选取合适的硬件配置和应用框架，搭建了一个基于本地知识库的问答机器人硬件配置包括联想ThinkPad neo14笔记本Windows 11家庭中文版操作系统12th Gen IntelR CoreTM i7H处理器和160 GB RAM应用框架包含LangchainChatchat。

为了开始使用LlamaIndex，需安装python包并进行初始化，导入openai，gemini等大型模型API密钥在LlamaIndex中，加载数据通常通过使用TrafilaturaWebReader从网页中抓取信息查看文档数量后，将数据切割成更易于管理的“节点”，这个过程类似于Langchain的文档切割，但LlamaIndex有自己的规则，如使用空格和句号作为。

还有一种方法是通过LangChain框架的链式结构工具和Prompt，赋予模型Agent能力实践中，微调后的模型在中文沟通中遇到问题，但在英文沟通中较为顺畅由于只微调了一个epoch，损失值为14，模型在专业知识问答上的表现尚未完全掌握目前无法申请新的Serper账号，因此未能测试Agent能力关于注释代码的问题。

尽管初步体验可用，但还存在提升空间PrivateGPT在处理简单问题时可能不如ChatGPT流畅，但它确实提供了可能的答案选项性能的提升依赖于各个环节的质量，如数据预处理的准确性和embedding向量生成技术尽管如此，每个环节都有优化的潜力，预示着未来的显著改进PrivateGPT的工作原理涉及LangChainGPT4All。

人邮君为大家带来了2月新书预告，快来看看有哪些感兴趣的新书吧科技新知类 01 大模型应用开发极简入门基于GPT4和ChatGPT人邮君推荐2小时上手构建你的第一个原生AI应用，学会写提示词模型微调使用LangChain等02 Hello算法人邮君推荐GitHub上超60k Star的数据结构。