本地知识库问答系统已经完整实现，主要包含以下功能：

1. 文档处理
- 支持加载TXT、PDF、Word等多种格式文档
- 使用RecursiveCharacterTextSplitter进行智能文本分块
- 可配置的chunk_size和chunk_overlap参数优化语义完整性
2. 向量化与检索
- 使用nomic-embed-text或bge-m3进行文本向量化
- 采用FAISS向量数据库进行高效存储和检索
- 支持保存和加载向量索引，避免重复构建
3. 问答功能
- 集成DeepSeek大语言模型进行回答生成
- 优化的prompt模板提升回答质量
- 支持相关度评分和来源追踪
- 提供交互式问答界面
4. 实用特性
- 完整的错误处理机制
- 支持用户反馈收集
- 自动保存对话历史
- 命令行参数支持批处理和交互模式
使用方法：

1. 构建索引：python TrainP.py --build <文档目录>
2. 单次查询：python TrainP.py --query <问题>
3. 交互模式：python TrainP.py --interactive
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我也是只有笔记本电脑，Ollama装的deepseek 14b
也是让AI生成的python代码。
提问如下：
本地电脑已经通过ollama安装好了deepseek-r1:14b模型，我想用自己的本地知识库对本地部署的deepseek进行微调，请给出python代码
然后改了几次就可以了。

【 在 VChart 的大作中提到: 】
: 求攻略教程
: 目前我用的是gpt4all这个东西，但是它的缺点性能太慢太卡，只用cpu，虽然不依赖gpu，但是回答最简单的问题也得半个小时，不能忍，你这个回答问题它需要想多久啊？
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啥意思？详细说说怎么自举哈


【 在 VChart 的大作中提到: 】
: 自举啊……
:
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一、最优微调方案选择
1. 核心策略：LoRA + 梯度检查点
方法    硬件需求    训练速度    显存占用    效果保持率
全参数微调    32×A100 80G    慢    极高    100%
LoRA+梯度检查点    1×RTX 4090 24G    快    低    98-99%
QLoRA    1×RTX 3090 24G    较慢    极低    95-97%
推荐组合：

硬件有限：QLoRA + 4-bit量化（单卡消费级GPU）

平衡场景：LoRA + 梯度检查点（单卡/多卡均可）

企业级部署：全参数微调 + DeepSpeed Zero-3（多卡集群）
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我提的需求是微调，他就给了我这些代码，不知道到底调了没有
我也搞不清楚到底啥区别哈

【 在 tgfbeta 的大作中提到: 】
: 我不明白，一个RAG，需要做什么微调
: look into my eyes
: 回答我
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