私有知识库使用说明
场景配置
知识库可以进行配置，点击 CubeStudio 右上角的 “AI” 图标，再进入私有知识库，即可配置知识库的场景。基础的大模型，配上自己的先验知识文件，或者不同的提示词模板，可以配置成不同的场景。
提示词模板中提供先验知识
比如下图中，我们就是将规模较大的先验知识库配置成 upload_url，再把召回的相关性最大的小知识库配置成 recall_url，就可以把相关性最大的知识库放到提示词模板中，提高大模型回答问题的准确性。
多轮对话配置
再比如下图中，我们可以通过在原生大模型中修改提示词模板，传入之前对话的 history 和 query 参数，完成多轮对话提示。由于大模型的使用存在提示词长度的限制，这里我们也可以限制上下文的长度。
接口类型配置
还需要配置「服务类型」（service_type），可选 openai 与 aihub，默认 openai；接口并不一定是 OpenAI，只要符合 HTTP 请求/响应格式即可（见 myapp/views/view_chat.py:339-344、341）。其中 openai 对应大模型对话接口，aihub 用于调用 AIHub 类型接口（文生图 AIGC 等通过该类型调用）。
在构建知识库的过程中，会先配置一个大的先验知识库，然后通过匹配用户的 query，召回一批最为相关的先验知识，再把召回的先验知识放到提示词中，和用户的 query 一起提给大模型，得到答案。如果答案离预期差太远，想要调试召回效果，可以通过知识库配置里的召回地址（recall_url，见 view_chat.py:217）来实现。
微信、钉钉智能聊天
私有知识库模块已经和微信、钉钉打通，如果想要在微信或钉钉中实现智能聊天，可以配置用户自身微信或钉钉的后台 AppID、秘钥、Token 等。
AIGC（文生图）
首先需要在 AIHUB 中部署文生图模型（参见 AIHub模型市场.md）。
在某个场景中配置 AIGC 服务接口。
然后就可以在聊天中进行文生图应用了。
场景对话
通过以上的几种配置，平台已经实现了以下几种智能聊天的场景。图示给出了使用 python 聊天窗的效果。
在聊天窗中直接新建会话场景，上传知识库文件，可以取得和后台配置知识库文件一样的效果。
