将您的LLM转化为领域专家
介绍
在最近几个月，大型语言模型（LLMs）彻底改变了我们工作和与技术互动的方式，并且已经被证明是各个领域的有用工具，可以作为写作助手、代码生成器，甚至创造性的合作者。它们理解上下文、生成类似人类的文本以及执行各种与语言相关的任务的能力，使它们成为人工智能研究的前沿。
虽然LLMs在生成通用文本方面表现出色，但当面临需要精确知识和细致理解的高度专业化领域时，它们往往会遇到困难。在用于特定领域任务时，这些模型可能会表现出限制，甚至产生错误或产生幻觉的响应。这凸显了将领域知识纳入LLMs的需求，使它们能够更好地驾驭复杂的、行业特定的术语，展示更细致的上下文理解，并减少产生错误信息的风险。
在本文中，我们将探讨将领域知识注入LLMs的几种策略和技术之一，使其能够在特定的专业背景下发挥最佳性能，通过在LLM中注入查询时添加文档片段作为上下文。
这种方法适用于任何类型的文档，并且只使用安全、开源的技术，在本地计算机上运行，无需访问互联网。因此，我可以将其用于个人和机密数据，而不需要第三方网站访问。
原理
以下是它的工作原理的详细解释：
第一步是将我们的文档构建成基于文档的向量索引数据库。向量数据库是一种专门设计用于高效存储和查询高维向量的数据库。这些数据库能够实现快速的相似性和语义搜索，同时允许用户找到向量…