最近，知名AI助手构建平台Abacus发布了关于如何构建个性化LLM聊天机器人的详细介绍，一起来看看吧！
主要可分为8个步骤：
1. 文件处理
使用“分块策略”（Chunking Strategy）把准备好的文件分成文本块（Chunks）。这个策略会帮助你决定每个块的大小和是否有重叠部分等问题。
2. 词嵌入（Embeddings）
将分割好的文本块转化为计算机能理解的向量形式。相关嵌入算法（Embedding Strategy）有E5、BERT等。
3. 文档检索
这些向量会被输入到文档检索器（Document Retriever）里，你可以根据自己的需求搜索相关的信息。
4. 上下文生成策略（Context Generation Strategy）
当用户输入提示词（Prompt）进行查询时，模型需要决定取出多少个文本块来生成上下文，并处理每个块的填充量和重叠部分。
5. 选择大语言模型
你可以选择一个合适的大语言模型（LLM）来生成回答，比如ChatGPT、Claude、Llama、Gemini等。
6. 生成回答
通过组合不同的分块策略、嵌入策略、上下文生成策略和大语言模型，聊天机器人会生成所有可能的回答。
7. 评估和选择最佳模型
你可以用不同的评分标准来评估LLM的回答，比如BLEU分数、METEOR分数、BERT分数和ROGUE分数等。最后，根据得分选择最优的模型来使用。
这样，你就拥有了一个定制化的大语言模型聊天机器人，可以更好地回答一些专业领域的问题。
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