作者|崔皓审校|重楼摘要在自然语言处理领域,为了让模型能够处理特定领域的问题,需要进行Fine-tuning,即在基础模型上训练模型以理解和回答特定领域的问题。在这个过程中,Embedding起到了关键作用,它将离散型的符号转换为连续型的数值向量,帮助模型理解文本信息。词嵌入是一种常用的Embedding方法,通过将每个单词转换为多维向量来捕获其语义信息。本文通过LangChain,ChromaDB以及OpenAI实现Fine-tuning的过程,通过更新Embedding层来让模型更好地理解特定领域的词汇。开篇在自然语言处理领域,最常见的用例之一是与文档相关的问题回答。虽然这方面ChatGP