基于 ChatGLM-6B 与 LangChain 构建本地 RAG 知识库
引言
在人工智能大模型应用落地的过程中，微调（Fine-tuning）虽然能提升特定领域的表现，但往往面临高昂的计算成本、漫长的训练周期以及对专业知识的依赖。此外，微调后的模型难以动态更新知识库，新增数据通常需要重新训练。
检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）技术提供了一种更灵活的解决方案。通过结合外部知识库与大语言模型（LLM），无需微调即可实现垂直领域的专业问答。本文将详细介绍如何利用 ChatGLM-6B 模型配合 LangChain 框架，快速搭建一个本地化的私有知识库系统。
技术原理
本项目的核心架构基于 RAG 模式，主要流程如下：
- 文档加载：读取本地文件（PDF, TXT, Markdown 等）。
- 文本分割：将长文本按策略切分为适合向量化的片段（Chunks）。
- 向量化 Embedding：使用 Embedding 模型将文本片段转换为高维向量。
- 向量存储：将向量存入向量数据库（如 Chroma, Milvus 等）。
- 查询匹配：用户提问时，同样进行向量化，并在向量库中检索最相似的 Top-K 个片段。
- 上下文组装：将检索到的片段作为上下文，与用户问题组合成 Prompt。
- LLM 生成：提交给 ChatGLM-6B 生成最终回答。
Prompt 模板示例
prompt_template = """
已知信息：
{context}
根据上述已知信息，简洁和专业的来回答用户的问题。如果无法从中得到答案，请说'根据已知信息无法回答该问题'或'没有提供足够的相关信息'，不允许在答案中添加编造成分，答案请使用中文。
问题是：{question}
"""
应用场景
通过调整 Prompt 和知识库内容，该系统可适配多种角色：
- 财务分析：上传公司财报，充当财务分析师。
- 智能客服：上传客服聊天记录，充当智能客服助手。
- 法律助手：上传经典案例，辅助律师工作。
- 医疗咨询：上传医院百科全书，提供在线问诊参考。
环境准备
硬件要求
- GPU：建议 NVIDIA GPU，显存至少 8GB（推荐 12GB+ 以支持 int4 量化）。
- CPU/RAM：8 核 CPU，16GB 内存以上。
软件依赖
- Python 3.8 或更高版本。
- CUDA Toolkit (若使用 GPU)。
- Git。
项目部署实战
本项目选用 langchain-ChatGLM 开源项目为例，其他 LLM 对接逻辑类似。
1. 下载源码
git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.git
cd langchain-ChatGLM
2. 安装依赖
创建虚拟环境并安装所需包：
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
