chatglm 向量数据库

根据引用中的内容，可以使用qdrant或者milvus作为向量数据库来构建chatglm。具体的实现思路是，先将特定数据转换成嵌入向量(embedding)，然后将这些向量存储在向量数据库中。当调用chatglm生成问答时，可以将查询(query)转换成嵌入向量，然后从数据库中查询相似的结果作为上下文。具体的步骤可以参考引用中给出的代码示例。

如果你需要使用qdrant作为向量数据库，可以按照以下步骤进行配置：
1. 安装qdrant库并导入相应模块。
2. 创建一个qdrant客户端对象，指定主机和端口。
3. 使用`recreate_collection`方法创建一个新的集合(collection)。
4. 配置向量参数，包括向量长度和相似度度量方式。
5. 遍历数据集，读取每个数据文件，并将文本转换为嵌入向量。
6. 使用`upsert`方法将每个向量插入数据库中。

需要注意的是，上述步骤中的具体代码实现可以参考引用中给出的示例代码，并根据自己的需求进行相应的修改。

请注意，向量数据库的选择和配置取决于你的具体需求和项目环境。除了qdrant和milvus之外，还有其他可选择的向量数据库可用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于 ChatGLM-6B 搭建个人专属知识库](https://blog.csdn.net/sj5590155/article/details/130689169)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [本地搭建属于自己的ChatGPT：基于PyTorch+ChatGLM-6b+Streamlit+QDrant+DuckDuckGo](https://blog.csdn.net/weixin_39653948/article/details/130178352)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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