上一篇文章介绍了，如何利用自有知识库的训练：突破chatGPT的局限性 这一篇文章，将继续探讨这一话题，把里面的一些技术细节展开
第一个细节，如何将文本分段
我们要理解为什么分段，本质是什么？
- 把长文章打散，这样就能方便的放到chatGPT的上下文中
- 尽可能要保持每个段落的独立性，如果你把一句话从中截断了，这肯 定会影响最终的效果
如果分段不合理，会有什么影响？
首先，分段不能太长，至少对于chatGPT3.5来讲，你肯定不能超过4096个token，否则第1点就不满足了，另外文本长，也意味着段落的信息足够多，这是一个双刃剑，好处是可能有更好的上下文，坏处是可能有更多的干扰信息
其次，分段也不能太短，太短了，信息就很割裂，上下文可能不会那么完整
所以这里面有一些策略，下面是我自己总结的一些策略：
最好的策略是自定义分段，这个比较适合你对文档很熟悉，你想把这个文档训练之后，提供给别人使用，下图是我的一个实现:
但这个要求比较高，因为我们大多数场景看的并不是自己熟悉的文档
所以常用的策略是按照文档的自然的组织格式进行分段，比如段落和段落之间，一般都是二个换行符或以上，句和句之间，可能是一个换行符或者有空格，千万要避免把一句话从中隔段的情况。
假设我现在想把一个文档分成每500个字一段，那我们该如何实现呢？ 1、先按 nn切分，如果切分出来的段有大于500个字 2、再按n切分，如果切分出来的段还有大于500个字 3、最后再按空格切分 4、但如果直接用这个策略切，也会有问题，因为有些段会很短，比如就短短的一句话，所以最后的策略是，再把分出来的段再进行匹配组合，进可能让每一段接近500字 5、最后的最后，过滤掉一些不可见字符，占位符等，向量化，存入数据库，可以节省空间和token数
第二个细节，隐私问题
当我们进行自有知识库进行训练的时候，会有两个环节会把数据投喂到chagGPT：
第一个环节是：向量化的过程，我们会把文本数据调用chagGPT的相关接口拿到向量化后的数据，然后再存入到自有的存储里
第二个环节是：回答的过程，我们通过会通过向量匹配，把相关的段落文本放到chatGPT的context里，然后再通过chatGPT二次加工之后，返回最终的答案
所以这两个环节都可能会泄露你的数据，除非你不用chatGPT，而用自己的llm，否则这个是无法避免的，但也有一些技巧或者方式来尽量避免：
技巧一：在文本分段的时候，进行敏感数据过滤或者加密，比如：
- 过滤一些密码相关的，密钥相关的数据
- 把一些敏感的数据进行过滤或者加密，在最终输出的时候进行解密
如我现在的实现：
技巧二：如果你是在智能客服场景，或者已经沉淀出了很多标准的SOP或者问答的场景，那么里只要训练问题就行了，然后通过用户的输入去匹配最合适问题，再通过问题返回标准的答案。
