股权投资行业需要搭建本地知识库（一大堆报告，和bp）+类似chatgpt进行随时出处的读取和汇总，如果能联网就更好，哪位有解决方案，求代
电脑y9000p，4060显卡，想本地跑下
装了桌面git等，v，d等
6b装了又删了
可以考虑以下解决方案：
知识库搭建：将所有的报告和 BP 整理成可搜索的格式，例如 PDF、Word 或者文本文件。你可以使用一些文档管理系统或者知识管理工具来组织和索引这些文件。一些常用的工具包括 Microsoft SharePoint、Confluence、Notion 等。
本地搜索引擎：为了实现快速搜索和检索功能，你可以使用一些本地搜索引擎工具，例如 Elasticsearch、Apache Solr 或者 Algolia。这些工具可以帮助你构建一个高效的搜索引擎，以便在知识库中进行全文搜索，并返回相关的报告和 BP。
ChatGPT 集成：为了实现类似 ChatGPT 的读取和汇总功能，你可以使用自然语言处理（NLP）技术来处理用户的查询，并从知识库中提取相关信息。你可以使用开源的 NLP 框架，如 NLTK、SpaCy 或者 Transformers 来构建一个简单的问答系统。如果需要更高级的对话功能，你可以考虑使用开源对话平台如 Rasa 或者 Dialogflow。
可以用 MediaWiki 搭建
https://blog.csdn.net/zhulianseu/article/details/127573835
针对股权投资行业的本地知识库搭建和实时信息读取的需求，可以考虑以下解决方案：
数据库搭建：搭建一个本地的数据库，用于存储报告、商业计划书（bp）和其他相关文档。可以选择一种适合你需求的数据库管理系统，如MySQL、MongoDB等。
文档导入：将所有报告、bp和其他文档导入到数据库中，包括其相关信息，如标题、作者、发布日期等字段。
数据索引：使用全文搜索引擎，如Elasticsearch或Solr，针对数据库中的文档进行索引。确保搜索引擎能够快速检索数据库中的文档内容。
搭建API服务：使用一个API服务来连接数据库和聊天机器人模型。这个API可以接收用户的查询请求，并根据用户的输入利用搜索引擎索引数据库，找到相关文档。
聊天机器人模型：使用像ChatGPT这样的聊天机器人模型，让用户可以通过聊天与系统互动。这个模型可以解析用户的查询请求，并调用API服务从数据库中检索相关文档。
联网功能：如果你希望系统有联网功能，可以将API服务与云端服务器连接，确保能够及时获取最新的信息，如最新报告、研究数据等。
需要注意的是，以上方案是一个高层次的概述，并需要进行具体的开发和定制化工作。如果你没有相关的技术能力或时间来实施，你可以寻找基于自然语言处理和知识库的企业搜索软件，如Lucidworks、Coveo等，这些软件提供了现成的知识库搭建和搜索功能，可以尽可能地满足你的需求。
如果你需要代理开发这个解决方案，建议咨询软件开发公司或相关的技术咨询服务提供商以获取更具体的细节和定制化建议。
这里可以看我的第一个博客，通过chatglm-langchain构建得本地知识库，如果服务器资源足够，可以更换embedding和llm模型来进行进一步问答，并且本地知识库得导入支持txt,jpg等文档格式。
https://blog.csdn.net/weixin_74229108/article/details/131820236
对于你的需求，我可以给出一种解决方案，希望能对你有所帮助。
搭建本地知识库：将所有报告和商业计划书(BP)整理好，保存在电脑本地的文件夹中。可以按照一定的文件夹结构进行分类和组织，方便后续的读取和检索。
使用ChatGPT进行读取和汇总：使用OpenAI的ChatGPT模型作为基础，可以搭建一个类似的聊天式界面。你可以使用Python编程语言来实现这一功能，用到的库包括OpenAI的GPT库、Flask库等。通过自定义的前端页面，用户可以输入问题或关键词，然后后台的ChatGPT模型会搜索本地知识库并提供相应的回答和摘要。
这个过程可以分为几个步骤：
使用Flask创建一个简单的Web应用程序，提供一个输入框供用户输入问题。
在后端，使用ChatGPT模型加载并训练，以便能够理解和作出针对问题的回答。
当用户输入问题时，将问题传递给ChatGPT模型，并从本地知识库中搜索相关的报告和BP。可以使用类似TF-IDF的技术来判断文档与问题的相似度。
ChatGPT模型生成回答或摘要，并将其返回给前端页面显示给用户。
联网功能（可选）：如果你的电脑可以联网，还可以扩展该系统，使之能够在需要时从互联网上搜索并获取更多的信息。可以使用Python的网络爬虫技术，对特定的网站进行抓取，然后将抓取的内容作为额外的知识源加入到本地知识库中。
需要注意的是，这只是一个基本的解决方案思路，具体的实施过程可能会涉及更多的细节和技术细节。如果你对此有兴趣，我建议你深入学习相关的编程知识，或者寻求专业的开发人员来帮助你完成。祝你成功！
参考搭建企业知识库 https://www.zhihu.com/question/308377158
开源项目 https://zhuanlan.zhihu.com/p/603119409
如果要做知识库的话，可以网上搜一些成品的知识库搭建。或者直接用前后端数据库之类的把你的数据存进去直接用。
要是做类似chatgpt那样的就需要用类似的llm大语言模型去进行训练。但是一般看的这个原来的模型是不开源的，可以找一些开源的预训练模型。效果可能会比拆PPT差一点，但是如果你训练的好的话，也能有不错的效果。
至于联网的话，可以做一个爬虫。或者调用chatgpt的API。用爬虫去实时获取数据
https://blog.csdn.net/zhulianseu/article/details/127573835 这个可以参考一下
要搭建一个本地知识库，并使用ChatGPT进行读取和汇总，你可以考虑以下步骤：
安装和配置Git：你已经安装了桌面Git，确保你已经正确配置了Git的全局设置，包括设置用户名和邮箱等。
创建本地知识库：在你的计算机上创建一个文件夹用于存储你的报告和BP文件。使用Git命令行或图形化界面，将该文件夹初始化为一个Git仓库。
将报告和BP添加到知识库：将你的报告和BP文件复制到本地知识库文件夹中，并使用Git命令行或图形化界面将它们添加到Git仓库中。
安装ChatGPT：你可以在本地安装ChatGPT库，这样你就可以在没有网络连接的情况下使用该模型。你可以使用pip命令来安装ChatGPT，在终端中运行以下命令：pip install chatgpt
编写脚本：为了实现ChatGPT的读取和汇总功能，你需要编写一个脚本来处理用户输入，并从知识库中提取相应的报告和BP。你可以使用Python编程语言来编写这个脚本，利用ChatGPT库和Git库来实现所需的功能。
测试和调试：在编写完脚本后，你可以测试和调试它，确保它能够从知识库中正确地读取和汇总报告和BP。
请注意，ChatGPT是一个开源项目，可以从GitHub上获取相应的库和代码进行安装和使用。或者为了搭建本地知识库并使用ChatGPT进行实时读取和汇总，您可以按照以下步骤进行操作：
安装依赖：确保您的计算机上已安装Python和相关的开发工具包。您可以使用以下命令在终端上安装所需的依赖项：
为了搭建本地知识库并使用ChatGPT进行实时读取和汇总，您可以按照以下步骤进行操作：
安装依赖：确保您的计算机上已安装Python和相关的开发工具包。您可以使用以下命令在终端上安装所需的依赖项：
pip install transformers torch
这将安装OpenAI的transformers库和PyTorch框架。
下载预训练模型：您可以从Hugging Face模型库下载和使用ChatGPT的预训练模型。使用以下Python代码下载模型：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
这将下载并加载Microsoft的DialoGPT-medium模型。
构建本地知识库：将您的报告和BP文档转换为适合存储和查询的数据结构。您可以选择使用数据库（如MySQL或SQLite）或简单的本地文件（如JSON或CSV）来存储和组织文档。
对于数据库，您可以使用相关的Python库来进行连接和数据操作。对于本地文件，您可以使用Python的内置json或csv库进行读写操作。
编写代码：使用Python编写代码以启动您的本地知识库和ChatGPT模型。您需要编写逻辑来接收用户输入、查询本地知识库并生成响应。
以下是一个简单的示例代码片段，演示了如何使用本地知识库和ChatGPT模型进行读取和汇总：
```python
import json
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# 加载本地知识库
knowledge_base = {} # 替换为您的本地知识库数据结构
# 加载ChatGPT模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
while True:
user_input = input("用户输入: ")
# 查询本地知识库
if user_input == "退出":
break
# 生成ChatGPT响应
encoded_input = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")
response = model.generate(encoded_input, max_length=100, num_return_sequences=1)
chatgpt_response = tokenizer.decode(response[:, encoded_input.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
print("ChatGPT 响应:", chatgpt_response)
请注意，以上代码仅提供了一个基本的框架，您需要根据自己的具体需求进行进一步定制和细化。
希望这些信息对您有所帮助！
股权投资行业需要搭建本地知识库（一大堆报告，和bp） ，进行随时出处的读取和汇总，
引用人工智能c知道
可以参考下
要搭建一个本地知识库，用于存储和管理股权投资行业的报告和商业计划书（BP），以便随时进行出处的读取和汇总，你可以考虑以下步骤：
确定知识库的结构：首先，你需要确定知识库的结构，包括文件夹和文件的组织方式。你可以按照不同的主题、行业、公司或报告类型来组织文件夹，然后将每个报告或BP保存为单独的文件。
文件命名和标记：为了方便读取和汇总，给每个文件命名时要保持一致且有意义。可以使用日期、报告名称、公司名称等元素来命名文件。此外，你还可以使用标签或关键字来标记每个文件，以便快速搜索和分类。
文件索引和元数据：创建一个文件索引表或使用数据库来记录每个文件的元数据信息，例如文件名、作者、日期、关键字、摘要等。这将帮助你更方便地查找和筛选文件。
文件存储和备份：选择一个合适的存储位置来保存你的知识库文件，并确保进行定期的备份，以防止数据丢失。
文档搜索和检索工具：为了实现随时出处的读取和汇总，你可以使用一些文档搜索和检索工具。例如，你可以使用操作系统的文件搜索功能，或者使用专业的文档管理软件，如Evernote、OneNote、DevonThink等。
汇总和分析工具：根据你的需求，选择合适的汇总和分析工具。例如，你可以使用Excel或其他数据分析软件来汇总和分析报告数据，生成图表和摘要。
定期维护和更新：定期检查和维护知识库，添加新的报告和BP，更新文件索引和元数据。这将确保你的知识库始终保持最新和完整。
通过以上步骤，你可以搭建一个本地知识库，用于存储和管理股权投资行业的报告和商业计划书，并实现随时出处的读取和汇总。根据具体需求，你还可以进一步自定义和优化知识库的功能和操作方式。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:要搭建一个本地化的知识库，你可以使用开源的文档管理系统，如DokuWiki或MediaWiki来构建一个简单易用的知识库。以下是使用DokuWiki搭建知识库的步骤：
下载并安装DokuWiki：首先，你需要从DokuWiki的官方网站(http://www.dokuwiki.org/dokuwiki)下载最新版本的DokuWiki。解压缩下载的文件，并将其放置在你选择的web服务器目录中（例如，使用Apache服务器的/var/www/html目录）。
配置DokuWiki：找到解压后的DokuWiki文件夹，并编辑其中的dokuwiki.php文件，按照里面的说明修改相应的配置项，例如设置管理员用户名和密码等。
启动web服务器：启动你的web服务器，确保DokuWiki能够通过浏览器访问，你可以通过访问http://localhost/dokuwiki（根据你的服务器配置可能会有所不同）来验证。
添加内容：通过DokuWiki的web界面，你可以创建页面并添加你的报告和商业计划书。可以使用Markdown语法编写内容，并在页面之间建立链接。你还可以使用插件来扩展DokuWiki的功能。确保你对内容进行适当的组织和分类，以便于后续的查找和汇总。
要实现与类似ChatGPT的实时出处读取和汇总，你可以运用自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）的技术。以下是一种可能的解决方案：
构建语料库：根据你的需求，收集一些适量的股权投资行业的文本数据，包括报告、商业计划书等。这些文本数据将作为ChatGPT模型的训练数据。
准备训练数据：将收集到的文本数据进行预处理，包括文本清洗、分词、去除停用词等。将处理后的数据分为训练集和测试集。
训练ChatGPT模型：使用训练集数据来训练ChatGPT模型。这可以使用开源的NLP库，如Hugging Face的Transformers库。你可以选择训练基于预训练模型（如GPT-2或GPT-3）的ChatGPT，或者自己构建一个模型并进行训练。
实现实时出处读取和汇总：在搭建的知识库中，你可以添加一个API接口，用于接收用户的查询请求。当用户输入查询问题时，将问题传递给ChatGPT模型进行处理，并返回模型生成的回答。
整合知识库和ChatGPT：将知识库的内容和ChatGPT模型进行整合，使得ChatGPT能够主动地从知识库中读取相应的内容，然后进行实时的回答生成。
Y9000P电脑配备了4060显卡，这是一款高性能的显卡，适合运行复杂的机器学习任务。因此，搭建和运行知识库不应该成为问题。
你可以按照以下步骤在Y9000P电脑上搭建和运行知识库：
安装和配置web服务器：你可以安装并配置一个流行的web服务器，如Apache或Nginx。根据你的操作系统，可以按照相关的教程进行安装和配置。
安装和配置DokuWiki：按照上述步骤，下载、安装和配置DokuWiki。
启动web服务器：启动你的web服务器，并确保DokuWiki能够通过浏览器访问。
添加内容：通过DokuWiki的web界面，创建页面并添加报告和商业计划书。
配置API接口：根据你的实际需求，配置API接口，用于接收用户的查询请求。
整合知识库和ChatGPT：根据上述步骤将知识库和ChatGPT模型进行整合。
综上所述，你可以在Y9000P电脑上搭建和运行一个本地化的知识库，并实现与类似ChatGPT的实时出处读取和汇总。