整合个人知识库至问答系统之中，能够更有效地回应用户的提问。以下为一系列步骤及建议，以协助您将个人知识储备与模型相融合，进而打造一个基于自然语言处理的问答机制：
- 集结与整理知识储备：初阶步骤在于集结并梳理个人的知识库，将其转化为便于处理与检索的格式。比如，可以将知识库储存在CSV文件、数据库或JSON文件中，并采用统一的数据结构和字段名称，使之条理分明。
- 知识库的前期处理：在将知识库输入至模型前，需对其进行预处理工作，以便模型能够准确理解和检索此知识库。这可能包括对文本进行分词、去除无用词汇、实体提取等操作，使知识更为精炼。
- 选择并训练问答模型：接着，需挑选一个合适的问答模型，并利用已整理好的知识库进行训练。常见的问答模型如BERT、GPT、Seq2Seq等均可选用。您可利用如Hugging Face的transformers之类的开源NLP库，或是使用TensorFlow、PyTorch等框架自行构建模型。
- 整合知识库与问答模型：当模型训练完毕后，可与其对应的知识库进行整合。将知识库导入至数据库或其他数据存储方案中，并编写相应代码，使其成为模型的输入来源，从而在回答用户问题时能够实现查询与匹配。
- 系统测试与优化：需对系统进行全面的测试与优化。可通过使用已知问题或手动编制一些常见问题来测试问答系统，确保其能够准确回应。若发现系统存在问题，请根据实际情况进行调整与改进，如增加训练样本、调整模型超参数等。
在构建基于个人知识库的问答系统时，需综合考虑知识库的格式、预处理与整合、问答模型的选择与训练，以及系统的测试与优化等多方面因素。