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何必舍近求远：预训练模型V.S.向量数据库
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最近，向量数据库非常火爆，各种各样的应用都在想办法将外挂信息通过向量数据库和embedding嵌入ChatGPT，让用户可以查询模型以外的资料。从最早的ChatPDF，到今天雨后春笋的各种应用。
但是，这样的应用，其实只是在PDF文件内做搜索，并且将搜索的结果导入ChatGPT做总结，换句话说，对于很长的文档来说，ChatGPT看到的只是返回的有限字符，并不能真正的“融会贯通”的理解文档中的知识。也就是说，其实ChatGPT在其中发挥的能力是非常有限的。
ChatGPT真正的知识实际上在预训练模型中，只有这里的被压缩的信息，是ChatGPT已经自己学习过并且真正理解的内容，因此，除了较劲脑汁想着怎么加入外部信息，不如想想如何挖掘ChatGPT的已有信息。
考虑到ChatGPT的模型时间，可以推测，模型在训练时应该已经学习过一些经典书籍的内容，到底学没学过，或者说ChatGPT知道什么书，我们只需要问一问：
比如，你知道什么商业相关的经典书籍。
ChatGPT滔滔不绝的介绍了起来，从结果看，并没有胡说八道。让他继续说：
再列50本
他学习过的书真的不少：
可以看出，对于经典的尤其是英文书籍，覆盖的非常好。
接下来就是读书的部分了，可以选择其中一本（比如第一本精益创业），开始让ChatGPT介绍书本的核心内容
ChatGPT总结了书中最主要的5个方法论。
接下来，可以更具体的询问你感兴趣的内容，比如MVP怎么做有没有例子：
一个不够，再来一个：
创新会计不知道是什么意思，让ta具体解释一下：
上面提到的Market Product Fit，看看书里有没有介绍具体的判断方法：
所以，关于书本的内容，都可以直接问ChatGPT并且可以随着交流的深入逐步产生新的问题。
更深入的，还可以让ChatGPT举一反三，根据书本的内容去解决现实生活中的问题，比如，按照精益创业的原则帮TechVerse把把脉：
提一些建议：
最后如果喜欢这本书，还可以让ChatGPT推荐类似的书。
当然，用这种方法看书和认真仔细阅读书籍还是有差距，但是这样可以最快最个性化的挖掘每本书的精华知识，相比于完全不了解，聊胜于无了。并且也可以在这一步以后再精读感兴趣的书籍。
未来，也许图书的撰写方式也会随着ChatGPT等大模型改变，让用户通过对话交互的方式学到知识，而不是单向的输出。这种体验，就像你把作者拉到身边，不停的问问题交流。
本质上，这是利用了大模型在预训练过程中学习的丰富知识，以及大模型的理解能力，所以这是一项你不能不知道的价值百万的技能，让我们把大模型的价值再榨干一点吧！
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