（提供数据集下载）基于大语言模型LangChain与ChatGLM3-6B本地知识库调优：数据集优化、参数调整、Prompt提示词优化实战
（提供数据集下载）基于大语言模型LangChain与ChatGLM3-6B本地知识库调优：数据集优化、参数调整、提示词Prompt优化
本地知识库目标
- 创建“神经内科典型病例目录”数据集，一共3个病例信息，包括基本信息、症状、体格检查、辅助检查、诊断、诊断依据等信息。
- LangChain+ChatGLM3-6B WebUI中加载“神经内科典型病例目录”数据集作为本地知识库。
- 在“对话”中进行神经内科典型病例相关问答。
操作步骤
- 数据集预处理
- 建立本地知识库后，进行问答测试
- 调优：数据集优化、本地知识库问答参数调整、Prompt提示词优化
问答测试的预设问题
- Q：有几个病例？
- Q：输出病例编号、性别、年龄。
- Q：神经内科确诊疾病有哪些，输出名称。
原始数据情况
#神经内科典型病例目录
##病例一
###病史摘要 患者女，78岁。 入院前四小时突然觉得头痛,同时发现左侧肢体乏力,左上肢不能持物，左下肢不能行走，恶心伴呕吐胃内容物数次。无意识丧失，无四肢抽搐，无大小便失禁，即送医院急诊。体格检查：神清,BP 185/95mmHg,HR
80次/分，律齐,EKG示窦性心律.对答切题，双眼向右凝视，双瞳孔等大等圆，对光反射存在，左鼻唇沟浅，伸舌略偏左。左侧肢体肌张力增高，左侧腱反射略亢进，左侧肌力III0，右侧肢体肌张力正常，肌力V0。左侧巴氏征(+)，右侧病理症(-)。颈软，克氏征(-)。
辅助检查：头颅CT示右侧颞叶血肿。
数据集优化：预处理，先后准备了三份数据集
PreData1：极简数据集，txt格式
- 收集资料：原始数据是从网上爬的病例神经内科典型病例，复制、粘贴到的txt文件。只有3个病例。
- 格式处理：统一标点符号，包括换行符号；处理好段落内容逻辑，处理段落内出现的换行情况。
- 删除冗余：删除序号，如1、2、3或a、b、c等。删除多余的空格。
PreData2：按json结构处理的数据集，txt格式
将数据集按json处理
曾经尝试过进行以下这一步的操作，由于没有工具辅助，非常繁琐，尤其是key值的生成。放弃了。
段落内处理：确保段落内是类似于KV结构，如“症状”：“头疼”。
处理成了偷懒模式：
{ [“症状：头疼”],
[“体格检检：口齿欠清”] ,
[“体格检查：神志朦胧”] }
PreData3：整理成文档章节的PDF数据集
从1到3是一个逐步优化数据集的过程
- 从PreData1开始进行对话测试，回答让人一脸黑线，无法沟通交流。
- PreData2能沟通交流，也有惊喜，但是不稳定
“有几个病例”重复问几遍，只回答对过一次。而且基于Json尝试过几种修改方案，繁琐，而且新的json文件导入本地知识库报错（懒，不想正面面对报错的问题），遂放弃了，改用PDF。
- PreData3按照文章章节编辑，插入目录，貌似很顺利
相对来说比较稳定，但是对话测试也是那么完美。这让我想起需要从对话参数、Prompt提示词解决问题。
Tip：每次优化重新对话测试时，建议重启模型。本人GPU冒烟了，才重启。
创建本地知识库时文件处理参数调整
FAISS
bge-large-zh
以下两项默认值需要修改：
段落文本最大长度：250
相邻文本重合长度：50
改成：
段落文本最大长度：50
相邻文本重合长度：5
对话时知识库配置参数调整
以下两项需要调整：
匹配知识条数：3
知识匹配分数阈值：1
修改成：
匹配知识条数：20
知识匹配分数阈值：1可以先不改，根据回答适当调整到0.8左右，试试效果再决定。
Prompt提示词优化
直接看多轮对话下来，对话是如何有序展开的吧。
Round 1
Round 2
Round 3
Round 4
完毕！
数据集地址
Enjoy！！！
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_39813001/article/details/136227790
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