#官方文档链接 https://dcnsxxvm4zeq.feishu.cn/wiki/XOnXwC2btiw8YDkyFQsctFAEnHf?fromScene=spaceOverview —————————– ————————————————– ————————————————- #工作流程介绍：通过将本地文档加载到 ComfyUI 中并结合词嵌入支撑模型进行处理，LLM能够更好地利用这些外部知识库来提供更加准确和丰富的答案。这种方式不仅扩展了LLM的知识覆盖面，还提升了其在处理专业化、定制化任务中的能力，尤其是在安全性和保密性要求较高的场景中具有明显的优势。在实际应用中，虽然大多数大型语言模型（LLM）在训练时已经接触了大量的数据集，但由于世界上的数据量庞大且多变，LLM并不能覆盖所有可能的知识点和背景信息。因此，在某些特定场景下，仅仅依靠LLM的内置知识库可能无法得到满意的答案。此时，结合多知识库的调用将大量提升LLM的回答质量，特别是在处理需要专业背景知识的任务时。在ComfyUI中，我们可以通过使用【加载文件】节点，将本地的文档文件加载到系统中，作为知识库或背景知识的一部分。这些文档可能包括技术文档、行业报告、公司内部的指南或任何与问题相关的参考资料。 —————— ————————————————– ———————————————— #应用举例：比如，在一个企业环境中，员工希望利用LLM来回答有关公司内部政策的问题。虽然LLM本身可能已经具备一些通用的政策知识，但具体到某些企业内部的政策细节，LLM可能无法提供准确的答案。通过将企业的内部政策文件加载到ComfyUI中，作为知识库的一部分，LLM就能够利用这些本地文件中包含的详细信息来生成更准确的答案。这种多知识库调用的方式增强了LLM的实用性，还提供了更多的灵活性，能够根据实际需求动态加载并利用不同的数据源。 ——————- ——–
