笔记回收站：如何利用LLM搭建个人知识库？

人工智能

2023-06-26 02:53:51

笔记的重生之旅：从吃灰到焕发新生

前言

笔记，承载着我们学习、工作和生活的点点滴滴，是一座知识的宝库。然而，随着时间的推移，它们往往会被尘封在角落，成为过往的记忆。为了让笔记焕发新生，释放出它们的潜力，我们需要一个全新的解决方案。

LLM 和外挂知识库：开启笔记回收之旅

近年来，人工智能技术取得了突破性进展，特别是大型语言模型 (LLM)，以其理解和生成自然语言的能力，成为知识处理领域的强大工具。外挂知识库为 LLM 提供了结构化和语义化的知识基础，使笔记中的知识能够被 LLM 更有效地理解和利用。

搭建个人知识库：让笔记焕发新生

有了 LLM 和外挂知识库，我们就可以搭建一个强大的个人知识库。这个知识库可以整合我们所有的笔记、文档、图片和视频，并通过 LLM 的智能搜索和检索功能，帮助我们轻松获取所需的信息。

知识库问答系统：知识触手可及

为了让个人知识库更加好用，我们可以构建一个知识库问答系统。这个系统可以通过自然语言查询的方式，快速从知识库中检索到我们需要的信息。通过这个系统，我们可以轻松询问知识库中的任何问题，并得到准确和全面的答案。

搭建个人知识库：分步指南

要搭建一个基于 LLM 和外挂知识库的个人知识库，我们可以按照以下步骤进行：

选择 LLM 和外挂知识库： 有很多 LLM 和外挂知识库可供选择，选择最适合你需求的。
导入笔记： 将你所有的笔记、文档和其他资料导入外挂知识库中。
构建知识图谱： 外挂知识库会自动建立一个知识图谱，将笔记中的知识进行关联和结构化。
构建知识库问答系统： 使用 LLM 和自然语言处理技术构建一个知识库问答系统。
优化和维护： 定期优化和维护你的知识库，以确保其准确性和全面性。

代码示例：

import os
import json

# 导入 LLM
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering

# 导入外挂知识库
from haystack.document_stores import ElasticsearchDocumentStore

# 创建 Elasticsearch 文档库
document_store = ElasticsearchDocumentStore(host="localhost", port="9200", index="my_index")

# 将笔记导入外挂知识库
for file in os.listdir("my_notes"):
    with open(file, "r") as f:
        text = f.read()
        document = {"content": text}
        document_store.write_documents([document])

# 加载 LLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model_name")
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("model_name")

# 构建知识库问答系统
def answer_question(question):
    inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt")
    outputs = model(**inputs)
    start_index = outputs.start_logits.argmax().item()
    end_index = outputs.end_logits.argmax().item()
    answer = tokenizer.decode(inputs["input_ids"][0][start_index:end_index])
    return answer