现在的 CHATGPT 更多是在线学习和解答，但我想也会有一部分人希望能实现本地化的效果。
设想实现功能：
1 、产品可支持离线化（训练可在云上），考虑到本地文档内容相对互联网信息是非常少的，训练所需要资源也更少，但是需要解答更精确。
2 、可对设定的文件夹内进行内容自动学习，支持多种格式，如 word 、excel 、ppt 、以及文档内容路径、的学习，对于图片和视频我觉得目前不大可能有产品实现就先忽略。
3 、满足日常打工人的快速信息汇总、资料查询、内容输出。
产品定位：
本地资料库的处理
类似产品：
也看到一些可以提交文档实现，效果不是很好。距离本地资料库的全部内容学习还是差别比较大。
希望以后出现离线的 chatgpt 产品.
实现上述功能可以考虑以下步骤：
- 数据采集：通过爬虫或其他方式把本地文档库的数据获取到，并根据格式进行处理。可对文档进行分词、词性标注等预处理工作，减少数据噪音。
- 模型训练：使用 GPT 模型对数据进行训练，生成对应的模型和词向量。一方面需要考虑模型大小和性能，另一方面也要保证模型的泛化能力和准确性。
- 本地服务搭建：将训练好的模型搭建在本地服务上，为用户提供查询和交互接口。考虑到文档内容较多，服务需要支持高效的搜索和匹配功能。
- 用户交互优化：根据用户的反馈和使用情况，不断优化模型和界面交互效果，提高用户体验。
类 CHATGPT 回答部分，可以根据用户的提问自动生成回答，也可以引导用户提出更精准的问题。例如，当用户让模型查询某个关键词时，模型可以通过分析本地文档库，给出与关键词相关的文件和摘要；当用户提问类似“怎样做某件事”时，模型可以通过类比和推理，自动产生相应的答复。不过需要注意的是，由于文档库是本地化的，模型的覆盖范围和精度可能也会受到一定的限制。