AI大模型探索之路-实战篇3：基于私有模型GLM-企业级知识库开发实战_基于大模型实现私有文档

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前言

在当今信息时代，数据已经成为企业的核心资产之一。对于许多企业而言，信息安全和私密性是至关重要的，因此对外部服务提供的数据接口存在天然的警惕性。因此常规的基于在线大模型接口落地企业知识库项目，很难满足这些企业的安全需求。面对这样的挑战，只有私有化的部署方案才能满足企业需求；

在实战篇2中《AI大模型探索之路-实战篇2：基于CVP架构-企业级知识库实战落地》，设计实现了基于CVP架构的企业知识库。本篇文章中将对企业知识库进行进一步的改造升级，以满足企业安全性方面的需求；利用开源的GLM大模型，进行私有化部署，重新设计落地整个企业级知识库。

概述

在构建企业知识库的过程中，通常会涉及两种类型的大模型API：嵌入向量化模型和LLM语言分析处理模型。为了确保企业的安全性需求得到满足，我们采用开源的GLM大模型进行私有化部署，并重新设计了整个知识库机器人的架构。接下来，我们将深入探讨这一改造升级过程。

一、本地知识库核心架构回顾（RAG）

1. 知识数据向量化

首先，通过文档加载器加载本地知识库数据，然后使用文本拆分器将大型文档拆分为较小的块，便于后续处理。接着，对拆分的数据块进行Embedding向量化处理，最后将向量化后的数据存储到向量数据库中以便于检索。

2. 知识数据检索返回

根据用户输入，使用检索器从向量数据库中检索相关的数据块。然后，利用包含问题和检索到的数据的提示，交给ChatModel / LLM（聊天模型/语言生成模型）生成答案。

二、大模型选择

1. 模型选择标准

1)开源的：需要选择开源的项目方便自主扩展。
2)高性能的：选择各方面性能指标比较好的，能够提升用户体验。
3)可商用的：在不增加额外成本的前提下，保证模型的商用可行性。
4)低成本部署的：部署时要能够以最低成本代价部署运行知识库，降低公司成本开支。
5)中文支持：需要选择对我母语中文支持性比较好的模型，能够更好的解析理解中文语义。

2. ChatGLM3-6B

ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，也是目前各方面性能比较突出的大模型：
1）更强大的基础模型： ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，* ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能*。
2）更完整的功能支持： ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 Prompt 格式 ，除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和 Agent 任务等复杂场景。
3）更全面的开源序列： 除了对话模型 ChatGLM3-6B 外，还开源了基础模型 ChatGLM3-6B-Base 、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K 和进一步强化了对于长文本理解能力的 ChatGLM3-6B-128K。

三、Embedding模型选择

我们要选择一个开源免费的、中文支持性比较好的，场景合适的，各方面排名靠前的嵌入模型。
MTEB排行榜是衡量文本嵌入模型在各种嵌入任务上性能的重要基准；可从排行榜中选相应的Enbedding模型；

本次从中选择使用比较广泛的 bge-large-zh-v1.5 （同样也是智谱AI的开源模型）

四、改造后的技术选型

1）LLM模型：ChatGLM3-6B
2）Embedding模型：bge-large-zh-v1.5
3）应用开发框架：LangChain
4）向量数据库：FAISS/pinecone/Milvus
5）WEB框架：streamlit/gradio

五、资源准备

将 Hugging Face Hub 上的预训练模型，下载到本地使用更方便，性能更快。

1. 安装git-lfs

1）需要先安装Git LFS ，Ubuntu系统操作命令：

curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash
sudo apt-get install git-lfs
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Centos命令参考：

curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.rpm.sh | sudo bash
sudo yum install git-lfs
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2）执行：git lfs install

2. 下载GLM模型

下载使用huggingface上的大模型

git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b
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注意：下载后记得和huggingface上的文件列表对比，看看是否有缺失，缺少了单独下载补全。

3. 下载Embeding模型

下载huggingface上的词嵌入模型

git clone https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh-v1.5
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注意：下载后记得和huggingface上的文件列表对比，看看是否有缺失，缺少了单独下载补全。

对比后发现果然少了pytorch_model.bin文件

手动单独下载pytorch_model.bin文件

wget https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh-v1.5/resolve/main/pytorch_model.bin
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结果下载超时了