在数字化时代，智能知识问答系统成为了提升企业效率和数据安全性的关键工具。本文将介绍如何基于Langchain和ChatGLM构建一个本地化、支持中文的智能知识问答系统。该系统不仅能够实现完全本地化推理，而且对开源模型友好，可满足企业对数据隐私和私域化部署的需求。
项目概览
本项目利用大语言模型（LLM）和应用框架如Langchain，实现基于本地知识库的问答应用。项目支持开源模型，可离线私有部署，并兼容OpenAI GPT API。系统原理包括加载文件、文本处理、向量化匹配和LLM生成回答等步骤。
环境安装与配置
Anaconda环境搭建
Anaconda是一个数据科学和机器学习平台，提供了丰富的数据科学工具和库。以下是Anaconda的基本操作：
-
创建新环境：
conda create --name myenv python=3.11 -
激活环境：
conda activate myenv -
安装包：
conda install numpy pandas
pip工具使用
pip是Python的包管理工具，用于安装和管理Python库。
-
安装库：
pip install package-name -
查看已安装库：
pip list
项目安装与初始化
拉取代码与安装依赖
首先，需要拉取项目代码并安装依赖。
git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git
cd Langchain-Chatchat
pip install -r requirements.txt
模型下载与初始化
使用git lfs安装并克隆所需的模型，然后初始化数据库和启动系统。
git lfs install
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b
python copy_config_example.py
python init_database.py --recreate-vs
python startup.py -a
采用云端系统演示
运行项目：
$cd /root/Langchain-Chatchat/
$conda activate /root/pyenv
$python startup.py -a
云计算后台：
通过SSH隧道访问云端演示系统，并在本地浏览器打开。
ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@connect.cqa1.seetacloud.com -p 24501
# 访问 http://localhost:6006
上传训练数据文档：
本地知识库训练集：
问答测试：
智能问答系统的核心技术
大语言模型（LLM）
LLM是利用机器学习技术理解和生成人类语言的AI模型。它们使用基于神经网络的模型，通常结合NLP技术来处理和生成文本。
自然语言处理（NLP）
NLP是AI的一个分支，专注于使计算机能够理解、解释和生成文本。LLM通过NLP技术执行文本分析、情绪分析、语言翻译和语音识别等任务。
从环境搭建到项目部署，再到核心技术的应用，每一步都是构建高效、安全问答系统的关键。随着技术的不断进步，本地智能知识问答系统将在企业中发挥越来越重要的作用，帮助企业提升效率、保护数据安全，并实现自动化。
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一、全套AGI大模型学习路线
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二、640套AI大模型报告合集
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三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
阶段1：AI大模型时代的基础理解
- 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
- 内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践 - L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
- 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
- 内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例 - L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词 - L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用 - L2.4 总结与展望
- L2.1 API接口
阶段3：AI大模型应用架构实践
- 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
- 内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节 - L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景 - L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例 - L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例 - L3.5 其他大模型介绍
- L3.1 Agent模型框架
阶段4：AI大模型私有化部署
- 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
- 内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划：
- 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
- 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
- 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
- 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
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