从零搭建本地知识库问答：LangChain与ChatGLM3的实战指南

从零搭建本地知识库问答：LangChain与ChatGLM3的实战指南

引言

随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）在各个领域的应用日益广泛。LangChain和ChatGLM3作为其中的佼佼者，为开发者提供了强大的工具来构建本地知识库问答系统。本文将带你从零开始，逐步搭建这样一个系统，即使是非专业读者也能轻松上手。

一、背景知识

1.1 LangChain简介

LangChain是一个开源框架，它允许开发者将大语言模型（如GPT-4、ChatGLM3等）与外部计算和数据来源结合起来，实现更复杂的任务处理。LangChain的六大核心组件包括Models、Indexs、Prompts、Chains、Memory和Agents，它们共同构成了强大的任务处理流水线。

1.2 ChatGLM3简介

ChatGLM3是一个基于Transformer的预训练语言模型，由清华大学KEG实验室和智谱AI公司共同训练发布。该模型在对话流畅性和部署门槛上表现出色，尤其适合用于构建本地知识库问答系统。

二、搭建步骤

2.1 环境配置

• 推荐环境：Python 3.11，并创建一个虚拟环境以避免依赖冲突。
• 安装依赖：通过pip安装LangChain和ChatGLM3所需的依赖库，以及可能需要的向量搜索引擎（如FAISS）等。

# 创建虚拟环境
python -m venv myenv
# 激活虚拟环境
source myenv/bin/activate
# 安装依赖
pip install langchain chatglm3 faiss

2.2 模型下载与初始化

• 从Hugging Face等模型库下载ChatGLM3模型文件。
• 使用LangChain提供的接口加载并初始化ChatGLM3模型。

from langchain.llms import ChatGLM3
llm = ChatGLM3.from_pretrained("path/to/chatglm3-model")

2.3 初始化知识库

• 准备本地知识库数据，可以是文档、文本文件等。
• 使用LangChain的文档加载和分割工具处理知识库数据，并将其转换为向量形式存储在向量数据库中。

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vector_stores import FAISS
documents = TextLoader("path/to/documents").load()
embeddings = OpenAIEmbeddings()
document_embeddings = embeddings.embed_documents(documents)
vector_store = FAISS.from_documents(document_embeddings, dimension=1536)

2.4 构建问答链

• 使用LangChain的Chains组件构建问答链，将用户问题、知识库和LLM模型连接起来。
• 配置问答链的参数，如检索策略、回答生成模板等。

from langchain.chains import RetrievalQA
chain = RetrievalQA.from_llm_and_vector_store(llm, vector_store)
chain.add_retrieval_strategy(RetrievalStrategy.BM25())

2.5 测试与部署

• 使用测试问题验证问答链的性能，并根据需要进行调整。
• 将问答链部署到本地服务器或云平台上，供用户访问。

三、实际应用

本地知识库问答系统可以应用于多个领域，如企业知识管理、在线教育、客户服务等。通过构建这样的系统，企业可以快速响应用户的问题，提高服务效率和质量。

四、总结

本文介绍了如何使用LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答系统，从环境配置到模型下载、知识库初始化、问答链构建以及测试与部署，每一步都进行了详细的说明。通过本文的指导，即使是非专业读者也能轻松上手，构建出功能强大的本地知识库问答系统。

希望本文能为你带来帮助，如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言交流。