ChatGPT 回答
针对您提出的问题，我可以给出以下建议：
- 首先，需要对加载本地知识库的过程进行仔细的排查和分析，确定问题出现的具体原因。可能是因为知识库的数据质量不高，或者是因为模型的参数设置不合适等原因导致的效果不佳。因此，需要对这些方面进行仔细的排查和分析，才能确定是否需要对chatglm2-6b模型进行微调。
- 如果经过排查和分析后，发现确实需要对chatglm2-6b模型进行微调，可以考虑使用一些针对银行行业的预训练模型，如BERT、GPT等，进行微调。这些模型已经在银行行业的自然语言处理任务上取得了不错的效果，可以作为chatglm2-6b模型的替代方案。
- 此外，还可以考虑使用一些针对银行行业的知识图谱，如银行产品知识图谱、银行业务知识图谱等，来辅助chatglm2-6b模型的工作。这些知识图谱可以提供更加精准的银行业务知识和语义信息，从而提高模型的准确性和效率。
- 最后，需要注意的是，银行行业的自然语言处理任务非常复杂，需要综合运用多种技术手段和方法，才能取得良好的效果。因此，在使用chatglm2-6b模型或其他模型进行银行行业的自然语言处理任务时，需要结合具体的业务场景和需求，综合运用多种技术手段，才能取得最佳的效果。