以下是一些可用于对作为知识库的数据进行预处理的软件和方法：
知识库方法的数据组织还有一种方法是使用知识库的方法。代表作langchain-chatGLM。这里对于知识库内容的组织要求比较高，但是不需要微调训练，我个人觉得很适合比较有结构、界限分明的数据。在这里，之前neo4j组织的或者是字典组织的数据就比较有用了。我这里用langchain库的比对，递进将字典的关键词keys部分进行比对，找到相似度最高的相关keys对应的内容文本，这样更好地获得相关的文本内容，送进提示词模板(prompt_template)，然后送到LLM进行后处理。我这里的想法是可以把相关相似的关键词进行替换和扩充，这里借鉴了KG知识图谱开源代码的方法。prompt_template="""已知信息：{context}根据上述已知信息，简洁和专业的来回答用户的问题。如果无法从中得到答案，请说“根据已知信息无法回答该问题”或“没有提供足够的相关信息”，不允许在答案中添加编造成分，答案请使用中文。问题是：{question}"""我觉得知识库方法最重要是context定位内容要足够准确，取代之前找资料库中和问题相似内容前后都加一点点buffer的方法，这样子更好避免错误和幻觉。这里是我测试的随便写的，可见回答比较鲁棒，不会很多变。[heading1]总结[content]很细枝末节地总结了我做这种dirty hard但很重要的工作。希望对你有所帮助。如果你有更高效的方法，请你不吝赐教。
1.问题解析阶段：2.接收并预处理问题，通过嵌入模型（如Word2Vec、GloVe、BERT）将问题文本转化为向量。这一步确保问题向量能有效用于后续检索。3.知识库检索阶段：4.知识库中的文档同样向量化后，比较问题向量与文档向量，选择最相关的信息片段。抽取相关信息传递给下一步骤5.信息整合阶段：6.接收检索到的信息，与上下文构建形成融合、全面的信息文本。整合信息准备进入生成阶段。7.大模型生成回答：整合后的信息被转化为向量并输入到LLM（大语言模型）。模型逐词构建回答，最终输出给用户。四、RAG实例看理论有点懵是吗？为了更理解，我们来一起看看实例。这是调试预览中的对话示例。在回复中，可以看到这里有写11条引用，3条上下文，我们具体来看下，有什么处理。一、知识库检索部分1、把输入的问题，通过Embedding做了向量化2、使用qwen语言模型把问题做了优化、添加了接近的检索词3、知识库向量检索，抽取条件包含相似度0.854、通过检索一共抽取出了11个内容块（chunk）二、大模型对话部分（因为我刷新后丢失了记录，改成说了一句：你好，所以下边的问题，变成了你好）
|上传方式|操作步骤||-|-||API|获取在线API的JSON数据，将JSON数据上传至知识库。<br>1.在表格格式页签下，选择API，然后单击下一步。<br>2.单击新增API。<br>3.输入网址URL并选择数据的更新频率，然后单击下一步。<br>4.输入单元名称或使用自动添加的名称，然后单击下一步。<br>5.配置数据表信息后，单击下一步。<br>5.1.确认表结构：系统已默认获取了表头的列名，你可以自定义修改列名，或删除某一列名。<br>5.2.指定语义匹配字段：选择哪个字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时，会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较，根据相似度进行匹配。<br>6.查看表结构和数据，确认无误后单击下一步。<br>7.完成上传后，单击确定。||自定义|手动创建数据表结构和数据。<br>1.在表格格式页面下，选择自定义，然后单击下一步。<br>2.输入单元名称。<br>3.在表结构区域添加字段，单击增加字段添加多个字段。<br>4.设置列名，并选择指定列字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时，会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较，根据相似度进行匹配。<br>5.单击确定。<br>6.单击创建分段，然后在弹出的页面输入字段值，然后单击保存。|