GPT：x中之事，事无大小，悉以咨之
概念
加载器（Loader）
从某种介质中获取数据，即加载。
文档（Document）
数据转换成文档进行处理。类比数据库转换成记录……
文本分割（Text Spltter）
LLM一次处理的数据有限，分割成多批进行处理。
向量数据库（Vector stores）
文档转换成向量，把文档存入到向量数据库，自动转换成向量。
链（Chain）
任务
代理（Agent）
门面，可以根据情况进行一系统任务chain处理。
嵌入 Embedding
用于衡量文本的相关性。这个也是 OpenAI API 能实现构建自己知识库的关键所在。 他相比 fine-tuning 最大的优势就是，不用进行训练，并且可以实时添加新的内容，而不用加一次新的内容就训练一次，并且各方面成本要比 fine-tuning 低很多。 具体比较和选择可以参考这个视频：https://www.youtube.com/watch?v=9qq6HTr7Ocw
微调 fine-tuning
Fine-tuning（微调）是深度学习中的一种技术，它通常用于对事先训练好的神经网络模型进行调整以适应新的任务。
参考：
https://liaokong.gitbook.io/llm-kai-fa-jiao-cheng/