在当今信息爆炸的时代，企业和个人都需要解放双手，提高效率和降低成本。打造个性化的 AI 助手是一个不错的选择。企业可以打造 AI 客服机器人，替代人工客服，从而降低成本。此外，还可以搭建企业 AI 知识库，让对外的合作伙伴和内部员工都能快速学习和掌握知识。这些知识库可以根据不同需求作出调整和匹配，扮演不同的角色。不管是财务分析师、智能客服还是在线问诊医生，都可以定制一款专属于企业的 AI 助手来提高工作效率和赋能员工。
部署属于自己的语言模型，能够通过自有的数据集，训练出专业、深度理解所在行业和业务场景的语言模型。最棒的是，还能避免用户数据可能被泄露给第三方的尴尬局面。让公司拥有自己的语言模型，对产品和业务来说意义非凡。
一、为什么要搭建自己的私有模型？
我们都使用过 ChatGPT，也能感受得到它的大模型能力。但是它也有自己的缺点：
- 数据安全无法保证：数据都是直接发送给 ChatGPT，存在泄露私有数据的风险。
- 无法做到个性化定制：每个企业或个人的要求都是独一无二的，而 ChatGPT 无法做到针对相同的问题，基于企业或个人的实际情况，给出更加智能个性化的回复。
二、基于类 GPT 的大模型和私有数据构建智能知识库的应用场景
- 更智能：基于 ChatGPT 大模型算法，回答准确，逻辑清晰。
- 更安全：支持私有化部署，文档数据本地化，安全可控。
- 更全面：可用于企业 AI 客服，企业内部知识查询&经验分享，员工自助服务，赋能企业外部合作伙伴、个人知识库等场景。
基于 ChatGPT 和私有数据构建智能知识库可用于 AI 客服机器人、企业 AI 知识库、个人知识库等场景，可以扮演客服、销售、培训师、营销人员、行业专家等角色。通过录入文档或问答来创建知识库，让机器人学习，根据机器人训练情况可随时删除或替换文档。
三、如何构建一个个性化的垂直领域的 LLM 专属模型
1. 主流的训练模型方式：Fine-tuning 和 Embedding
(1) 基本概念
- Fine-tuning（微调）：Fine-tuning 是指在预训练模型的基础上，使用特定的任务数据对模型进行重新训练，以适应具体的应用场景或任务。通常，预训练模型通过大规模数据集进行事先训练，获得了广泛的语言理解和生成能力。而 Fine-tuning 则是在此基础上，针对特定任务的数据集进行进一步训练，以使模型更好地适应该任务，并提高其性能。通过 Fine-tuning，可以使模型更加专业化，提高在具体任务上的准确性和效果。
- Embedding（嵌入）：Embedding 是将高维的离散数据转化为低维连续向量表示的过程。在自然语言处理中，Word Embedding 是一种常见的技术，将词汇表中的单词映射为实数向量。这些向量在低维空间中对应着单词的语义信息，使得计算机可以更好地理解和处理文本数据。通过将词汇嵌入到低维向量空间中，可以捕捉到单词之间的关联和语义相似性，从而使得模型能够更好地进行语言理解和相关任务。
在使用 GPT 模型进行自然语言处理任务时，通常会先进行预训练得到一个通用的语言模型，然后根据具体的任务数据对模型进行 Fine-tuning，使其适应特定任务的需求。同时，模型将单词和文本嵌入到低维向量空间中，用于表示和处理文本数据，从而提高模型的语义理解能力和任务性能。
(2) Fine-tuning 和 Embedding 的区别
- 微调就像你通过学习准备考试，是一种长期记忆，但过了一周后考试来临，模型可能会忘记细节，或者记错它从来没有读过的事实。
- 嵌入就像记笔记，是一种短期记忆，当考试的时候，你把笔记带上，随时翻看笔记，对于笔记上有的内容可以得到准确的答案。
- 另外嵌入的搜索提问方式相对于微调有一个缺点就是它每次附带的文本数量是有限制的，因为除了原始的问题，它还需要带上搜索出来的问题，GPT-3.5 是 4K（大约 5 页），GPT-4 最大是 32K（大约 40 页）。就好比你有成书的教科书可以借鉴，但每次却只能翻看其中几页笔记。
- 如果你想构建一个对大量文本问答的系统，OpenAI 建议'搜索 - 问'（Search-Ask）的方法。也就是先在本地文档库中 Search，拿到本地的数据结果，再去 Ask，把搜索结果和问题一起交给 GPT，这样 GPT 可以根据你提供的内容以及它模型中的数据，一起将结果返还给你。
(3) Fine-tuning 和 Embedding 的适用场景
Fine-tuning 和 Embedding 是两种完全不同的技术，各自适用于不同的场景。Fine-tuning 更适合于教授模型新的任务或模式，而不是新的信息。例如，你可以使用 Fine-tuning 来训练模型生成特定风格的文本，或者执行特定的 NLP 任务。然而，Fine-tuning 并不适合于作为知识存储，也不适合于问答任务。
