信息检索的核心步骤是从知识库中找到与问题相关的内容。在构建私有化知识库时，我们需要进行一系列的操作来确保模型能够快速、准确地回答问题。

首先，我们需要对知识库进行预处理。这包括加载和读取文件，将文件转化为文本格式。然后，我们需要进行文本分割，将文本按照一定的规则进行切分，例如按照段落、句子或token数量等。这样可以将文本分割成各个部分，方便后续的处理。

接下来，我们需要对文本进行向量化和存储。文本向量化是将文本转化为数值向量的过程，通常涉及到自然语言处理NLP的特征抽取方法，例如TF-IDF、word2vec和语言模型等。这样可以方便后续的文本相似度计算，即检索与问题相关的文本。向量存储是将向量化后的文本存储到数据库中，常见的数据库包括Pincone、Qdrant、Waviate、Milvus和Chroma等。

然后，我们需要对查询问题进行向量化。这与知识库文本的向量化处理方式相同，将查询问题转化为语义向量，用于问题和知识库文本之间的相似度计算。

接下来，我们需要从知识库文本中挑选出与问题最相关的文本。这是信息检索的核心步骤，一般可以通过余弦相似度、欧氏距离等计算方式，找出与问题向量最接近的文本向量。这样，我们就能够找到知识库中与问题最相关的top k个文本。

最后，我们将挑选出的内容与问题一起组合成prompt，输入给大模型。prompt示例如下：

已知信息：context
根据上述已知信息，简洁和专业地回答用户的问题。如果无法从中得到答案，请说根据已知信息无法回答该问题或没有提供足够的相关信息。答案请使用中文。
问题是：question

通过将挑选出的内容与问题一起输入给大模型，我们可以得到准确的答案。

总的来说，信息检索的核心步骤包括知识库预处理、文本向量化和存储、问句向量化、从知识库文本中挑选相关文本以及将挑选出的内容与问题一起输入给大模型。这些步骤的目的是为了从海量的知识库中找到与问题相关的内容，并通过大模型进行问答，从而实现精准的问题回答。

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