1. 文档拆解：
  - 首先，你得有一些文本资料（Documents）。
  - 然后，用一种叫做“分块策略”（Chunking Strategy）的东西把这些文本分成小块（Chunks）。这个策略会考虑每个块的大小和是否有重叠部分。

2. 嵌入策略：
  - 接下来，使用一种嵌入算法（Embedding Strategy），比如E5或BERT，把这些小块变成计算机能理解的向量（Embeddings）。

3. 文档检索：
  - 这些向量会被输入到一个文档检索器（Document Retriever）里，这样你就可以在需要的时候找到相关的信息。

4. 上下文生成策略：
  - 当用户输入一个问题或提示（Prompt）时，你需要决定从之前分好的小块中取出多少个来生成上下文。这就是上下文生成策略（Context Generation Strategy），它还会处理每个块的填充量和重叠部分。

5. 选择大语言模型：
  - 你需要选择一个合适的大语言模型（LLM），比如OpenAI、Google等，来生成回答。

6. 生成回答组合：
  - 根据不同的分块策略、嵌入策略、上下文生成策略和大语言模型的组合，生成所有可能的回答。

7. 评估和选择最佳模型：
  - 用一些评分标准，比如BLEU分数、METEOR分数、BERT分数和ROGUE分数，来评估这些回答。
  - 最后，根据得分选择最优的模型来使用。

这样一套流程下来，你就拥有了一个定制化的大语言模型聊天机器人，可以更好地回答用户的问题啦！

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