利用大模型构建知识库

### 使用大模型构建知识库的方法和最佳实践

#### 方法概述
利用大型预训练模型构建知识库能够显著提高数据处理效率并增强语义理解能力。通过融合自然语言处理技术和机器学习算法，可以实现对企业内部文档、邮件以及其他非结构化资源的有效管理和智能化检索[^2]。

#### 数据准备阶段
为了确保所建立的知识体系具备高价值，在前期需做好充分的数据准备工作。这包括但不限于收集来自不同渠道的信息源；清洗噪声数据以保证质量；标注重要实体以便后续索引及查询优化等工作。此外还需要定义好分类标签体系以及制定合理的权限控制策略来保护敏感资料的安全性。

#### 构建流程说明
1. **文本向量化**
将原始文本转换成计算机可读取的形式——即特征向量空间表示法。这一过程通常借助于BERT等先进的上下文感知型编码器完成，从而使得相似含义但表述各异的内容能够在多维坐标系内靠近分布。

2. **索引创建**
对经过向量化后的海量条目实施高效存储与快速查找机制的设计至关重要。Elasticsearch 或 Faiss 是两个常用的开源工具选项，它们支持分布式部署模式下的大规模近似最近邻搜索任务执行，并允许灵活配置权重参数调整召回率/精确度之间的平衡关系。

3. **问答系统集成**
当上述基础设施搭建完毕之后，则可通过微调特定领域的对话机器人框架（如DialoGPT），使其掌握专业知识背景的同时还拥有良好的交互体验特性。如此一来便实现了从被动式的静态页面浏览到主动响应式动态交流方式转变的目的。

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

text = "Example sentence to be encoded."
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)

last_hidden_states = output.last_hidden_state.detach().numpy()
print(last_hidden_states.shape)  # 输出形状应为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)