手把手教你从零搭建自己的知识库
原文中文，约8500字，阅读约需21分钟。
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内容提要
LLM + Fine-tune和LLM + 外挂知识库是目前的方案选择。文章介绍了使用Word2Vec进行知识库训练和应用的方法，包括安装Python环境和相关依赖库。Word2Vec是一种处理自然语言的模型，通过训练文本数据将单词转换为向量表示。还介绍了其他词向量模型如GloVe、FastText、ELMo和BERT。文章还提到了数据处理、模型训练和使用词向量的方法。最后介绍了向量相似度计算和知识库检索的方法，以及一些主流的向量数据库。模型部署和使用的参考链接也提供了。
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Q&A
如何搭建自己的知识库？
可以通过使用LLM + 外挂知识库的方式，结合Word2Vec进行知识库的训练和应用。
Word2Vec模型的工作原理是什么？
Word2Vec通过训练文本数据，将单词转换为向量表示，主要有Skip-Gram和CBOW两种模型来计算词与词之间的关系。
有哪些常用的词向量模型？
常用的词向量模型包括GloVe、FastText、ELMo和BERT，各自有不同的特点和应用场景。
如何进行数据处理以训练模型？
数据处理包括过滤中文、简化中文、中文分词和除去停用词等步骤。
向量相似度是如何计算的？
向量相似度通常使用余弦相似度来衡量两个向量的相似性，值越接近1表示越相似。
主流的向量数据库有哪些？
主流的向量数据库包括Pinecone、Weaviate、Redis、Qdrant和Milvus。
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