有下面的想法，不知道可行不，大佬们怎么看：
第一种，以前玩过stable-diffusion-web-ui,想寻找一种类似于训练lora的方式，进行数据训练lora模型，和主模型一起使用（如果可以合并成一个模型就最好了），这个确实是没找到什么教程。
第二种， MaxKB+Ollama的方式进行自建，不训练什么模型，自己搭建向量数据库，部署开源模型，这个教程还挺多的。
还有什么其他方案么？
有个疑惑：自建私有知识库，是训练企业自己的模型好呢，还是想第二种方式一样好呢？不太理解两种的区别，但感觉第一种训练自己的模型，这样后续迁移，只需要将模型下载下来，传到其他服务器，用ollama启动即可，感觉挺方便的。
我觉得第二种好，用FastGPT+OneAPI，再搞个COW搭微信机器人，用起来也方便
喔吼，这又是一种技术组合方案，可以可以，我发现这种方案组合真的很多，都分不清哪种最方便。
关注一下，学习一个技术方案
FastGPT到底好不好用呢？我搭建后闲置了，没深入了解，没有互相交流的地方，官方群只有智障机器人，dify会不会好一点？
在本地知识库这方面 fastGPT 是强于 dify 的，也测评过： AI 知识库对比：Dify 还是 FastGPT
dify 在知识库检索上有些弱，但是其他功能确实强一些，尤其在工具和工作流上，内置的工作现在越来越多了，很方便
微调小模型 想要实现「有用」感觉很鸡肋 知识库是更好的选择 我折腾了很久 与其训练模型不如建知识库
现在的方案我感觉啊 我「感觉」是微调
知识库 虽然重复但是能弥补小模型的精度缺陷
我们用的是fastgpt+api中转-企业微信机器人，fastgpt更轻量检索知识库好一些，但现在我推荐dow，dify更加灵活一些，可玩性也高，
你好，请问有什么好的微调工具推荐呢
请问不微调的情况下 准确度如何呢？
fastgpt如果只单纯做知识库是可以的，工作流也够用。但是维护起来会麻烦很多，企业如果没有专职的维护人员，不推荐用fastgpt。MaxKB最简单，但功能也很弱，如果数据量不大的情况下可以考虑。dify可玩性高，社区也更完善，遇到问题不会直接抓瞎。
unsloth 不知道打对没
小模型主要问题还是不听话 听不进话
请教cow微信机器人这块可以详细讲讲不
感谢，原来cow是chatgpt on wechat
我试了maxkb知识库，用的qwen2-7b，感觉还行，就还是有些专有名词，文档中有，但它还是乱回答。 微调不知道会不会好点，就是微调得准备大量的问答例子，这个感觉太耗时了，我感觉只能手工，你是怎么准备数据的呢？
手工不是一个很好的选择 如果你的数据比较私密就自己部署一个小模型（有能力最好在70b以上 如果非常有实力就405b）去清洗整理数据 如果你的数据也不是那么的私密就直接上gpt claude这些去清洗整理
两者的清洗效果肯定是gpt claude有实力的 不过国产模型也很不错 国产的闭源那些比较新的模型肯定是比开源好的 法律这些应该也是比较完善
总的来说就是 看你数据的私密性选择开源模型还是闭源模型 闭源模型的话至于选择国内国外的模型看你们自己的选择 我的建议是闭源模型效果更好 当然开源模型如果你上了405b 跟我说一声 受犬子一拜！
不过别的不说 手工周期长一些 我之前潜入过金融公司 周期太长了 而且人工成本高 不过好处是数据至少准确 也就是质量高一些可能