2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。
每日一猜答案分析：

为什么需要使用外部知识库？

ChatGPT是一种强大的语言模型，但由于其训练数据的时间限制和数据集的不全，其预测能力和可靠性受到一定程度的限制。此时，使用外部知识库可以为ChatGPT提供额外的上下文信息，从而使其回答更加准确。

尽管使用外部知识库不能增强ChatGPT的语言理解能力，但它可以为模型提供更准确的上下文信息，从而使其回答更加精准和可靠。外部知识库中的信息可以帮助模型更好地理解上下文和语义，从而更准确地回答问题。这对于需要高精度预测和理解语言的应用场景非常重要。

虽然OpenAI提供的GPT-3.5模型并没有提供Fine Tuning接口，因此一般用户无法通过自己的专有数据来训练模型。但使用外部知识库可以在一定程度上弥补数据集的不足，从而提高模型的预测能力和可靠性。在实际应用中，使用外部知识库可以为ChatGPT提供更准确的上下文信息，使其回答更加精准和可靠。

外部知识库的使用方式

如果我们想要为ChatGPT提供更多的知识和信息，我们可以使用外部知识库。实现外部知识库的基本思路是将自有知识库的内容进行数字化处理，然后将其保存下来，以便与用户提出的问题进行比较。具体来说，我们可以将自有知识库的内容转换为数字向量，这可以通过OpenAI的Embedding来实现。然后我们可以将这些向量与原始文本一起保存下来，以便我们能够反查原始文本。

当用户提出相关问题时，我们可以将这些问题也转换为数字向量，然后使用这些向量来查找与问题相关的内容。我们可以使用这些向量与自有知识库中的向量进行比较，从而找到与问题最相关的内容。我们可以选择前n个相关性最高的内容，这些内容将与问题一起交给ChatGPT进行处理，从而得到更加准确的答案。

总的来说，使用外部知识库的方法可以帮助我们为ChatGPT提供更多的知识和信息，从而提高模型的准确性和可靠性。我们可以根据具体的场景和需求来优化和调整实现方式。

外部知识库的具体实现

现在业界已经有相应的框架可以支持外部知识库的实现，其中最常用的是langchain和GPT-Index。官方都提供了相关的文档和说明，基本思路都是类似的，但也有一些差异，可以根据自己的需要来做选择。

尽管这些框架可以方便地帮助开发人员实现外部知识库，但由于抽象层次较高，对于一些细节调整可能有一定的限制。因此，建议开发人员先实现一个简单的demo，然后根据实际情况进行改写。这些框架都是开源的，方便开发人员进行二次开发。

总的来说，使用这些框架可以方便地实现外部知识库，从而为ChatGPT提供更多的知识和信息。但是，根据具体的需求和场景，开发人员可能需要对实现进行一些细节调整和改写，以便更好地满足业务需求。

另外再讲一些最近研究的有意思的东西，我发现一种有趣的方法，当我们准备外部知识库时，如果发现知识库本身的质量不够好，我们可以尝试让ChatGPT帮我们进行归纳总结和变换形式，输出我们想要的结果。这种方法比人工处理要高效得多。

具体来说，我们可以将知识库中的信息输入到ChatGPT中，然后让模型帮我们进行总结和变换形式。ChatGPT可以使用其先进的自然语言处理能力，对文本进行理解、推理和转换。通过这种方法，我们可以快速有效地对知识库中的信息进行处理和转换，从而得到更加准确和有用的信息。

我认为这种方法是一种创新性的思路，可以帮助我们更好地利用外部知识库，从而为ChatGPT提供更多的知识和信息。同时，这种方法也可以提高我们对知识库中信息的理解和利用能力，有助于提高业务的效率和准确性。

备注：此文章经过ChatGPT润色

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