例如：我的知识库中是内容主要是关于一款智能手机A的介绍的。正常来说，如果我提问：“性能怎么样？”，它会使用知识库中的内容进行回答。但是如果我问了一个不想关的问题比如说，“请介绍一下名胜古迹”，它的回答就会给出一些名胜古迹的信息。那么，对于问题来说，如何判断问题是否属于知识库的一部分呢，如果属于的话就继续，否则就终止。现有技术有什么能够直接做到吗？
在基于知识库的问答系统中，问题和知识库的相关性匹配通常通过以下步骤来实现：
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问题解析：将用户提出的问题进行解析，提取出问题的关键词和语义信息。
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知识库预处理：对知识库中的文本进行预处理，包括分词、去停用词、词性标注等，将文本转化为可计算的表示形式。
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特征提取：根据问题和知识库中的文本，提取相应的特征。常用的特征包括词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。
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相似度计算：使用相似度计算方法，比如余弦相似度、编辑距离、Jaccard相似度等，计算问题与知识库中每个文本的相似度得分。
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相关性排序：根据相似度得分，对知识库中的文本进行排序，将最相关的文本排在前面。
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答案抽取：根据排名靠前的知识库文本，从中抽取出与问题相关的答案。
需要注意的是，以上步骤中的具体实现方法可能因系统而异，也可以使用更复杂的模型和算法来进行问题和知识库的相关性匹配。
你说的这个在langchain里面已经限制过了啊
你的问题会被解析成向量 然后和你的向量数据库中的导入的数据进行比较 如果没有匹配到 会直接告诉提问的人无法回答
如果你的问题比较具体肯定匹配的精度就高 但是即便你问一个抽象的问题 langchain里面也是限定了chatgpt必须使用你提供的数据来进行回答 而不会直接自己进行自由创作
你实际测试一下就知道，
（1）关于匹配的问题，embedding的时候会给出一个相似度，这个相似度很难说什么样就是匹配到什么样就算没有匹配到的；
（2）关于限制chatgpt只让它使用你提供的数据来回答，这个限制做的并不是完美的，还是会有遗漏的情况的，有的时候他并不完全会使用你的数据进行回答。
对 我知道这个东西肯定是直接拿来 什么都不优化的话 效果不会很好
官网上面有个例子Notion – The all-in-one workspace for your notes, tasks, wikis, and databases.
你可以看一下 通过源数据过滤的方式去解决 相关性问题的
您好 我想请教一下 [在不指定知识库的情况下，如何通过模型判断出问题是属于哪个知识库的] 有没有合适的解决方案啊