在当今信息爆炸的时代，自然语言处理（NLP）技术的飞速发展为人们提供了前所未有的便利和智能体验。然而，随着大规模预训练语言模型（LLM）的兴起，开发者和消费者们也逐渐发现 LLM 的局限性.

用自己写的所有笔记，基于 LLM + 外挂知识库的知识库问答系统，搭建一个个人知识库，通过 LLM 的推理和归纳能力，将这些吃灰的笔记回收利用！！！

得益于深度学习的快速发展和数据规模的不断扩大，以GPT、混元、T5等为代表的大语言模型具备了前所未有的自然语言处理和生成能力，然而，在实际应用中，大语言模型的高效存储、检索和推理成为了一个新的挑战。

特定领域的专业知识往往受限于私密性和专业性等因素，传统问答系统难以满足用户的需求。为此，本文提出了一种基于LangChain与LLM模型的私有知识库方案，为垂类问答服务带来了新的发展思路和前景。