构建本地智能知识问答系统：基于Langchain和ChatGLM的简单实践

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。