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例如，我有一个博物馆的展品资料，我需要用这个资料作为模型的上下文环境，能够根据资料对用户的提问进行回答。 使得用户提问关于展品的问题，模型能够给出正确的解答。
Q
[THUDM/ChatGLM-6B][Feature] 请问如何基于特定文本对其中的内容进行解答？
A
回答
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最好是自己建立资料然后Fintune模型，整体会麻烦一些，但是训练得好的话用起来会比较简单效果也好。
简单的方式就是把资料全部分成段落，每个段落建立embedding，然后根据用户提问计算embedding相似的段落，拿着段落作为context放到prompt里面直接向现有的模型进行提问，例如：根据下面的段落请回答用户的这个问题：xxxxxx。这种方式不用自己Finetuen模型，操作简单一些，但是由于每次提问只有少量的段落作为context，无法回答那种需要对不同段落进行联系才能回答的问题。
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@MoCongxin 可以参考这个 https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/pull/216 对应到 @AndersonBY 体积的简单方式
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@imClumsyPanda 这个好，但是我还没大看懂，我需要多研究下😂
@AndersonBY 实际上我没有什么finetune经验，所以想请教一下：
- finetune需要多大的语料才能达到比较好的效果？博物馆的资料说多不多说少也不少
- finetune后的模型会出现编造的现象吗？比如把a的介绍说成b的，或者杂糅多个展品的介绍？
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embedding的上边说的很清楚 , 不过 chatGLM 对上下文的理解还不够.
finetune 用 loar来做 数据集以qa为主 可以参考 https://github.com/LC1332/CamelBell-Chinese-LoRA
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https://github.com/l15y/wenda 里面有完整实现
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@MoCongxin 我做了一个相对简单点的实现，可以看看 langchain-ChatGLM
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@imClumsyPanda @l15y 非常感谢！
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发现把您项目Api中qa.top_k…改为3，基本能命中文档，输出效果较好。