本项目使用了Chrome开源向量数据库与LangChain进行的关于智能文档问答系统的开发 首先构建prompt 然后把文档进行编码，存储在向量数据库中，通过对向量的query找到对应文档，在传给prompt 利用prompt传给openai的语言模型进行聊天,并且再次构造一个prompt对问答对打分 同时存储问答对,与对应的分数，并将问题对也存储到向量数据中 之后如果对应分数小于6就根据问题相似度从向量数据库中查询到相似问题然后取其回复
这个项目还有很多未完善的地方，比如：
1.存储的问题过少时，算相似度是无意义的。这个之后再改进
2.可以先对问题进行分类，可以用模型去训练一个文本分类模型（分成体育意义，体育历史，体育明星，体育品牌，体育赛事，体育技巧与规则这六类），也可以直接用chatgpt去分类，然后再对分类到的文档进行编码与查询，这样效率更高，之后再完善
（注释中已经写了但是没继续写完）
3.这里使用的是有关体育的知识，篮球，足球，马拉松，乒乓球，游泳等运动，在此之下又细分体育意义，体育历史，体育明星，体育品牌，体育赛事，体育技巧与规则，可以更改到自己的文档
4.后续可能会使用flask框架，成为一个完整的页面应用
5.self_instruct写的不好，可以自行更改，没有实现加入去掉相似度较大的句子，prompt设计的也不够好，这导致在训练分类模型的时候，模型的分类效果不会太好