按照原仓库配置环境，可以见安装指南
- 准备自己知识库，也就是很多txt文件组成的一个文件夹，新建一个data文件夹，把知识库文件夹放进去，例如
data/SCNU_KB_v4 - 激活环境，然后 执行
python scnu_cli_demo.py，然后提示输入知识库，就输入data/SCNU_KB_v4，这一步是创建向量库 - 然后再vectorstore里面找到最新的那个向量库文件夹，默认名字应该是faiss开头很长的，改名为SCNU_KB_v4，方便后面使用
执行python scnu_webui.py，启动webui
- 尽可能简化了UI和很多功能，只做简单的QA机器人
- 主要是修改四个文件
scnu_cli_demo.py涉及向量库的构建，scnu_webui.py涉及页面展示，chains\scnu_local_doc_qa.py主要是QA行为，configs\scnu_model_config.py是参数配置，具体可以自行修改 - 加入了自己爬取的知识库，来源是学校官方公众号《晚安华师》2014年-2023年5月的所有文章内容，2400篇，仅学术交流自用，爬虫参考另一个仓库
- 采用的LLM-backbone是chatglm-6b的一个int4量化版本，没有微调，因为微调数据不够而且对话能力变差，部署再一块2080ti 11G的wsl-ubuntu系统上，使用的时候显存在8-9G浮动，效果一般
