YiRan_Zhao的博客

python -m ipykernel install --user --name 自己虚拟环境名 --display-name "jupyter自定义名字"执行上述命令后会返回一个upyter_lab_config.py的文件路径，复制路径找到文件进行下列配置。conda init （初始化conda配置，它会在shell配置文件添加conda激活逻辑）配置环境变量，在系统环境变量的path添加下列就行了，根据自己的路径修改。conda activate test 激活test虚拟环境。

用conda activate test 激活test环境后进入test环境，发现执行conda命令找不到。命令，它会在shell配置文件添加conda激活逻辑，进入test环境后就可以使用了。安装miniforge后，配置好环境变量，在base环境下可以用conda命令。在base环境下，尝试重新初始化conda配置，

微调后，模型可以更准确地理解用户问题、将其进行分类，从而提高语义搜索结果的准确性和相关性，返回准确的结果。例如，大家可以使用 LangChain 的 Milvus 类，通过from_text方法存储文档的特征向量，然后调用similarity_search方法获取查询语句的相似向量（也就是在向量空间中找到距离最接近的文档向量），从而轻松实现语义搜索。LangChain 为 LLM 提供了标准化且易用的接口，Milvus 则提供出色的存储和检索能力，从而整体提升 ChatGPT 等应用的功能和效率。