近年来，大型语言模型（LLM）技术取得了令人瞩目的进展，为自然语言处理领域带来了巨大的变革，但是大多数LLM都面临着领域适应性的问题，因为它们使用的数据都是公开的数据，在国内，有很多数据是受到部门保密或隐私限制的。因此，针对特定环境的内容生成是LLM应用中的一个重要方向，实现这一目标，主要有以下几种方法：全量微调、lora微调和LLM模型外挂知识库方法。

在研究清华大学开源的ChatGLM-6B1时，我发现了两个基于该模型的有趣的项目：langchain-ChatGLM：基于 langchain 的 ChatGLM 应用，实现基于可扩展知识库的问答和闻达：大型语言模型调用平台，基于 ChatGLM-6B 实现了类 ChatPDF 功能。我在自己的电脑上部署了这两个项目，发现它们都采用了知识库+脚本的形式为LLM提高生成能力，既考虑了个人和中小企业的资源限制，又保证了知识的安全性和私密性，实现了让小模型获得近似于大模型的生成能力。

在这里介绍一种利用大型语言模型（LLM）实现本地多模态数据的知识获取和推理的方法。本方法基于 wenda 模型，可以读取多模态数据（word、pdf、excel、数据库等），并结合知识库和自动执行脚本为 LLM 提高生成能力。本方法有以下几种模式：

rtst模式，使用 sentence_transformers+faiss 进行索引，支持预先构建索引和运行中构建。
bing模式，使用 cn.bing 搜索，仅国内可用。
bingsite模式，使用 cn.bing 站内搜索，仅国内可用。
fess模式，使用本地部署的 fess 搜索，并进行关键词提取。
mix模式，融合以上四种模式。
简单来说，就是利用 bing 获取网页、fess 搜索等获取新知识，然后交给 LLM 来总结。

项目分为安装版本与懒人版两个版本，为了便捷，我们使用懒人版。

1 部署

1.1 下载最新懒人包主体

1.2 下载必要的依赖

1.3 模型下载

模型分为LLM模型以及文字编码模型，项目的支持特性如下
LLM模型模型：chatGLM-6B、chatRWKV、chatYuan、llama系列以及openaiapi和chatglm130b api，初步支持moss。
文字编码模型：text2vec-large-chinese。
各类模型可以在百度云盘里面找到下载
（记得下载fess）

1.4 文件配置

修改配置文件，复制example.config.xml文件，重命名为config.xml，根据自己的实际，修改
1.大模型路径，其他模型路径同理

2.文字编码模型路径，在你使用strt模式时使用。

1.5 fess安装

根据教程的方式，安装fess系统，根据fess系统github的介绍，它是一个支持多模态数据的开源的文件搜索系统。记得完成索引后，别关闭这个窗口
初步对这个fess系统进行测试，发现它对多模态数据都能支持良好，在自己电脑部署一个也不错

2 测试

根据你想测试的模型，双击批处理代码，经过测试，rwkv模型在1060 6g下支持良好。

在这里可以看到我们的参数

打开这个http://127.0.0.1:17860，就可以使用fess系统+LLM模型了