搭建个人CFD知识库

这阵子在整理各种数据文件，发现这些年写的文字材料还真不少，统计出来各种乱七八糟的文章合集 3700 多篇。突然就有了个大胆的想法：是否可以基于当前火热的各种大模型，结合这些文字材料构建本地知识库？

各种搜索后发现，还真有不少此类应用。就目前个人了解，此类技术主要有两个方向：

• 基于大模型的增强搜索技术。利用现有的通用大模型（如 GPT 4.0、Claude 2 等提供 API 的闭源大模型、各种开源大模型等），不对已有模型进行额外的训练，仅利用大模型对文字语言的理解能力，从提供的各类文档中识别并总结问题的结果。这种方法容易实施，而且有大量现成的开源代码可用。不过此类模型的最大缺点在于没有对大模型进行针对性的训练，模型创造比较有限，只擅长于本地文档搜索。

• 对现有大模型进行迁移学习。整理文档资料，将其处理为模型能够识别的数据集，基于当前的大模型，对大模型进行训练。前提是大模型权重数据必须是已知的，而且模型训练需要非常多的计算资源。当前已有一些开源大模型提供了基础权重数据，其中有些模型（如 LLAMA 2 的 7 B、Chat-GLM 2 -6 B 等）可以在本地单机上部署使用（亲测 3090 显卡即可 ），因此有望在本地对这些模型进行微调训练。

前两天开源的 LLAMA 2 虽然评价比较高，不过当前对中文的支持极差。Chat-GLM 2 的中文支持较好，不过个人感觉模型能力稍弱（可能是 ChatGPT 用的多，和 ChatGPT 比起来比较弱），不过前期可以搭一个框架，后期慢慢训练。

之前利用 langchain+ChatGLM-6 B，利用部分自己翻译的 Fluent 文档搭建了个极小型的个人知识库，感觉还是蛮好玩儿的，虽然模型性能表现差了些（额，有时候会胡言乱语）。

过阵子写篇训练过程总结文章，有兴趣的道友可以一起玩儿。

（完）