全目录文本搜索向量数据库内容重新组织后智能问答实现

我在jupyter notebook用chromadb将目录中所有文本转化为了向量数据库，再用它的相似性搜索搜本地内容，例如非公共人物名“苏梦远”，再把找到的多段文本与问题“苏梦远是谁”连接到一块，再输给本地大模型chatglm3，它很完美地重组了搜到的信息与提出的问，回答非常好，而用langchain结合向量数据库的chatglm3的典型模型AI时，问它“苏梦远”是谁，它表示它没有苏梦远的信息，无法正确回答。