如何打造个人知识库

上面将文本转换成向量（一串数字）能大大节省空间，它不是压缩，可简单理解为索引(Index)。接下来就有意思了。比如我有一个大文本，可以先把它拆分成若干个小文本块（也叫chunk)，通过embeddings API将小文本块转换成embeddings向量,这个向量是跟文本块的语义相关。在一个地方（向量储存库）中保存这些embeddings向量和文本块，作为问答的知识库。当用户提出一个问题时，该问题先通过embeddings API转换成问题向量，然后将这问题向量与向量储存库的所有文本块向量比对，查找距离最小的几个向量，把这几个向量对应的文本块提取出来，与原有问题组合成为新的prompt(问题/提示词)，发送给GPT API。这样一来就不用一次会话中输入所有领域知识，而是输入了关联度最高的部分知识。一图胜千言，转一张原理图。再举一个极其简单的例子，比如有一篇万字长文，拆分成Chrunks包含：文本块1：本文作者：越山。xxxx。文本块2：公众号越山集的介绍：传播效率方法，分享AI应用，陪伴彼此在成长路上，共同前行。文本块3：《反脆弱》作者塔勒布xxxx。文本块4：“科技爱好者周刊”主编阮一峰会记录每周值得分享的科技内容，周五发布。...文本块n如果提问是”此文作者是谁？“。可以直观的看出上面的文本块1跟这个问题的关联度最高，文本块3次之。通过比较embeddings向量也可以得到这结论。那最后发送给GPT API的问题会类似于”此文作者是谁？从以下信息中获取答案：本文作者：越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。“这样一来，大语言大概率能回答上这个问题。

要搭建基于GPT API的定制化知识库，涉及到给GPT输入（投喂）定制化的知识。但GPT-3.5,也就是当前免费版的ChatGPT一次交互（输入和输出）只支持最高4096个Token，约等于3000个单词或2300个汉字。这点容量对于绝大多数领域知识根本不够。为了使用GPT的语言能力来处理大量的领域知识，OpenAI提供了embedding API解决方案。参考OpenAI embedding documents。[heading2]理解embeddings[content]embeddings(直译为嵌入）是一个浮点数字的向量（列表）。两个向量之间的距离衡量它们的关联性。小距离表示高关联度，大距离表示低关联度。进一步解释：向量（列表）：向量是数学中表示大小和方向的一个量，通常用一串数字表示。在计算机科学和数据科学中，向量通常用列表（list）来表示。列表是一种数据结构，它包含一组有序的元素。例如，一个二维向量可以表示为[2,3]，这意味着沿着两个轴的分量分别为2和3。在这里，"list"是一种编程术语，意味着一系列有序的数据。向量之间的距离：向量之间的距离是一种度量两个向量相似性的方法。有多种方式可以计算两个向量之间的距离，最常见的是欧几里得距离。欧几里得距离计算方法是将两个向量的对应元素相减，然后取平方和，再开平方。例如，向量A=[1,2]和向量B=[4,6]之间的欧几里得距离为sqrt((4-1)^2+(6-2)^2)=5。较小距离意味着高相关性，因为向量间相似度高。在OpenAI词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。例如，“猫”和“狗”距离近，它们都是宠物，与“汽车”距离远，相关性低。文档上给了创建embeddings的示例上面的命令访问embeddings API接口，将input语句，转化成下面这一串浮点数字。

学习如何有效地收集、整理和检索信息，打造个人知识库。知识管理通过实际操作，体验这些工具在教学准备和科研中的应用。实践演示直接让Claude⽣成可视化概念图我每天如何使⽤AI•早晚速读朋友圈的⽂章•编写⼩代码，⼩脚本•转换数据并呈现•从图像和图形中提取数据•翻译、改换⻛格•总结视频内容•私⼈导师，探究问题分新闻、观点、访谈、论文翻译来进行提炼用通义听悟整理录音笔记https://tingwu.aliyun.com用React实现选中即解释本机跑大语言模型工具https://ollama.com选词翻译、解读、拓展……https://snapbox.app与各种AI机器人聊天https://opencat.app比较多个大语言模型的回答https://chathub.gg/https://www.elmo.chat/我定义的提示语，根据不同类型提取有⽤信息https://memo.ac/zh/第一步，⽤Downie下载视频，或者⽤OBS录制视频⽂件开源免费屏幕录制⼯具OBS，下载地址https://obsproject.com/Mac⽤Downie，Windows推荐IDM淘宝数码荔枝店购买⽤losslessCut快速切块