PythonAI算法
基于 ChatGLM-6B 与 LangChain 构建本地 RAG 知识库
本文介绍如何利用 ChatGLM-6B 大模型结合 LangChain 框架搭建本地私有知识库。通过检索增强生成（RAG）技术，无需微调即可实现垂直领域的专业问答。内容涵盖技术原理、环境部署、模型配置、启动方式及常见问题解决，适用于财务分析、客服助手等场景。
本文介绍如何利用 ChatGLM-6B 大模型结合 LangChain 框架搭建本地私有知识库。通过检索增强生成（RAG）技术，无需微调即可实现垂直领域的专业问答。内容涵盖技术原理、环境部署、模型配置、启动方式及常见问题解决，适用于财务分析、客服助手等场景。
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。
本项目的核心架构基于 RAG 模式，主要流程如下：
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}
"""
通过调整 Prompt 和知识库内容，该系统可适配多种角色：
本项目选用 langchain-ChatGLM 开源项目为例，其他 LLM 对接逻辑类似。
git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.git
cd langchain-ChatGLM
创建虚拟环境并安装所需包：
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
需配置 Git LFS 以支持大文件下载：
git lfs install
# 下载 LLM 模型 (ChatGLM-6B)
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b /your_path/chatglm-6b
# 下载 Embedding 模型 (Text2Vec)
git clone https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese /your_path/text2vec
*注意：若 HuggingFace 访问受限，可使用国内镜像源或 ModelScope。
修改 configs/model_config.py 文件，指定本地模型路径：
embedding_model_dict = {
"ernie-tiny": "nghuyong/ernie-3.0-nano-zh",
"ernie-base": "nghuyong/ernie-3.0-base-zh",
"text2vec": "/your_path/text2vec", # 替换为实际路径
}
llm_model_dict = {
"chatyuan": "ClueAI/ChatYuan-large-v2",
"chatglm-6b-int4-qe": "THUDM/chatglm-6b-int4-qe",
"chatglm-6b-int4": "THUDM/chatglm-6b-int4",
"chatglm-6b-int8": "THUDM/chatglm-6b-int8",
"chatglm-6b": "/your_path/chatglm-6b", # 替换为实际路径
}
pip install gradio
python webui.py
启动后浏览器访问 http://127.0.0.1:7860 即可进入界面。
python api.py
python cli_demo.py
原生 Gradio 页面功能较为基础，适合后台调试。若需面向普通用户开放，可基于 ChatGPT-Next-Web 等项目进行二次开发，增加授权码控制、多知识库选择等功能。
chunk_size 和 chunk_overlap。例如代码类文档建议较小切片，文章类可适当增大。int4 或 int8 量化版本模型。batch_size。model_config.py 中的路径是否正确。利用 ChatGLM-6B 与 LangChain 构建本地知识库，是一种低成本、高效率的 AI 落地方案。它避免了微调的高昂成本，同时保证了数据的隐私性和可控性。通过合理的配置与优化，该方案可广泛应用于企业知识管理、个人助手及垂直领域咨询场景。
未来随着向量数据库技术的演进及大模型推理速度的提升，此类 RAG 系统的响应速度与准确性还将进一步提高。开发者可根据实际需求，灵活调整模型选型与检索策略，打造最适合自身业务的知识智能体。
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