使用huggingface镜像下载sentence transformer 下载natural language tool kit NLTK 搭建知识库收集数据HuggingFace：Transformer库使用，通过代码仓库中HuggingFace：Transformer库使用的文本文件进行操作 筛选txt和md文件HuggingFace：Transformer库使用，确保数据的高效利用 文本加载和预处理，利用LangChain提供的FileLoader对象加载目标文件，提取纯文本内容 文本向量化，通过langchain文本分块工具配合sentence。
在使用Transformer模型处理文本时，常会添加一些特殊token来表示特定含义，例如利用prompt提升LLM在下游任务的性能Bert预训练文本中，CLSSEPUNKPAD等为默认的特殊token这些特殊token加入词汇表后，能避免在切词时将其拆分，确保整个token保持完整在Bert文本表征中，若需额外。
BERT的使用 在各个任务中，BERT的使用主要是通过添加输出层具体实现时，可以利用huggingface的Transformers库，内置预训练模型和封装任务，降低使用成本总结 BERT通过结合双向上下文表示掩码语言模型和下一个句子预测策略，有效提升自然语言处理任务的性能，并通过预训练和微调策略，简化模型的适应性与应用。
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