搭建过程：

（1）文档加载，并按一定条件切割成片段

（2）将切割的文本片段灌入检索引擎

（3）封装检索接口

（4）构建调用流程： Query -> 检索 -> Prompt -> LLM ->回复

模型训练做分词

（1）预训练Embedding：将单词映射到一个数值向量，语义相近的单词在向量空间上会有相似的位置

（2）参数设置：对于预训练向量的Embedding,一般期望它的参数不再变动，所以要设置trainable=False ,如果希望在此值基础上训练参数，需要设置 trainable= True