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同问，我想把聊天记录做成知识库，做成什么格式的（ excel ，txt 等）最好

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准备做秽土转生？

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我准备把聊天记录向量化，然后把匹配的数据用大模型来回答看看效果

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这思路..
你直接拿这个问题用 AI 不就行了

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找到方案踢我一下，我也想转生一个

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试试 Weclone
https://docs.llamafactory.online/docs/documents/best-practice/weclone

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刚问了哈基米，感觉瓶颈还是在 gpu

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更好奇是怎么导出来的微信聊天记录

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同好奇怎么导出数据

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需要自己清洗一下对话，去掉没用的信息，然后多次连续的消息拼成一个长句，最终应该变成 QA 形式的，你的对话是 Q ，对方的是 A 。
然后用 LlamaFactory 之类的微调。
之前稍微玩了一下，太久了忘了，反正看文档完事。

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@cxsz 我的是 macOS ，微信回退到 3.8.0 然后用 wxdump

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12 万条数据 数量不错了。
这个需求大致是个微调个人风格，这个数据量完全够了，数据清洗多做做。数据洗不干净模型会瞎整的，可以 vibe coding 一个 python 脚本，注意只保留文本对话，数据格式处理成 ShareGPT ，因为是多轮对话，不要用 Alpaca ，那个是单轮的，学不会上下文的联系。
然后就是看有没有显卡了，整个 8B 模型，效果就不错了，没有显卡可以整 colab 或者 kaggle 都有免费的算力。
微调库可以用 unsloth ，这种任务跑起来快，方便导出

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直接用 rag 做成一个聊天 agent? 如果直接训练那么最好就是 SFT