要构建自己的知识库，以下是一些可行的方案：
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。
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。
1.首先访问如下网址当你打开这个页面的时候，会让你登陆，这个时候我们随便使用一个邮箱注册一个账号即可1.和本地大模型进行对话登陆成功之后，如果你已经使用过ChatGPT等类似的大模型对话网站，我相信你对这个页面并不陌生。Open WebUI一般有两种使用方式第一种是聊天对话第二种是RAG能力，也就是可以让模型根据文档内容来回答问题。这种能力就是构建知识库的基础之一如果你的要求不高的话，我们已经搭建了一个本地大模型了，并且通过Web UI实现了和大模型进行对话的功能。相信通过这么一通折腾，你就理解了ChatGPT的信息流，至于为什么ChatGPT的访问速度比我们自己的要快，而且回答效果要好，有两个原因快：是因为GPT大模型部署的服务器配置高好：是因为GPT大模型的训练参数多，数据更优以及训练算法更好如果你想要更加灵活的掌握你的知识库，请接着往下看