从零到一：利用金仓社区数据，LoRa微调与Spring AI 构建私有化千问模型 - 努力的小雨
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原文中文，约17100字，阅读约需41分钟。
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内容提要
本文介绍了如何通过微调已有文档，优化金仓平台的智能体，以提升其在离线环境下回答数据库迁移问题的能力。采用LoRa技术和Spring AI框架处理文档数据，实现模型私有化部署，从而提高响应速度和数据安全性。
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关键要点
- 通过微调已有文档，优化金仓平台的智能体，提升其在离线环境下回答数据库迁移问题的能力。
- 采用LoRa技术和Spring AI框架处理文档数据，实现模型私有化部署，提高响应速度和数据安全性。
- 金仓内部搜索功能存在局限性，智能体在回答问题时需要检索大量冗长资料，影响工作效率。
- 通过对社区开放文档进行检索，基于这些内容对大模型进行微调，提高回答问题的准确性与效率。
- 微调大模型需要强大的计算资源和解决复杂参数设置的技术难题，LoRa技术可快速微调特定任务。
- 准备内部资料数据，确保数据质量和多样性，配备GPU服务器以支持深度学习模型的训练和优化。
- 通过访问金仓社区下载与数据库迁移相关的最新数据和文档，进行资料准备。
- 将下载的文档解析成所需的数据集格式，进行指令微调，引导模型学习如何响应用户指令。
- 使用Spring AI解析多种文件格式，提取文本内容，确保AI高效处理。
- 通过线程池加速文档处理，使用TokenTextSplitter对提取的文本进行切割。
- 微调训练过程需要租赁具备20GB GPU内存的服务器，使用开源项目提供的镜像。
- 微调后的模型在没有网络连接的情况下，能够依靠精确的知识库进行问题解答。
- 微调过程成功解决了金仓平台中搜索功能导致的响应慢问题，控制了token费用。
- 最终实现了模型的私有化部署，确保企业内部数据安全，避免数据泄露。
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