AI | 基于LangChain+ChatGLM 部署本地私有化知识库_langchain glm

前言

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的企业和机构开始认识到知识库的重要性。知识库不仅能够集中管理大量的信息和数据，还能通过智能检索和推理功能，为用户提供准确、高效的知识服务。

LangChain 与 ChatGLM 作为当前领先的 AI 技术，为部署本地私有化知识库提供了强大的支持。

LangChain 与 ChatGLM 简介

LangChain 是一个强大的自然语言处理框架，它集成了多种先进的 NLP 技术，包括文本生成、语义理解、情感分析等。通过 LangChain，我们可以轻松地构建出功能强大的聊天机器人、智能问答系统等。

ChatGLM 是基于 GLM（Generative Language Model）的自然语言处理模型，它具备强大的文本生成能力和语义理解能力，可以为用户提供高质量的对话体验。

私有化知识库的优势

私有化知识库指的是将知识库部署在企业或机构的内部网络中，以实现数据的集中管理和安全控制。与公有云知识库相比，私有化知识库具有以下优势：

1、数据安全：私有化部署可以确保数据的安全性和隐私性，避免数据泄露和非法访问；

2、自主可控：私有化知识库允许企业或机构自主管理和控制数据，确保数据的准确性和完整性；

3、灵活定制：私有化部署可以根据企业或机构的实际需求进行定制，满足特定的业务需求。

基于 LangChain 与 ChatGLM 的私有化知识库部署方案

基于 LangChain 与 ChatGLM 的私有化知识库部署主要包括以下几个步骤：

1、需求分析：明确企业或机构的知识库需求，包括数据类型、数据存储方式、用户访问方式等；

2、环境搭建：搭建适合 LangChain 与 ChatGLM 运行的环境，包括服务器、存储设备等；

3、模型训练与部署：利用 LangChain 与 ChatGLM 进行模型训练，将训练好的模型部署到私有化知识库中；

4、数据导入与整理：将企业或机构的数据导入到知识库中，并进行整理和优化，以提高检索和推理的准确性；

5、系统测试与优化：对部署好的私有化知识库进行系统测试，根据测试结果进行优化和调整。

通过容器化快捷部署：

docker run -d --gpus all -p 80:8501 registry.cn-beijing.aliyuncs.com/chatchat/chatchat:0.2.3
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总结与展望

基于 LangChain 与 ChatGLM 的私有化知识库部署方案为企业和机构提供了一个高效、安全、可控的知识管理解决方案。

可基于你所具备的服务器、硬件资源等相关条件，选择相应的 LLM 模型：

未来，随着 AI 技术的不断发展，我们有理由相信，私有化知识库将在更多领域得到应用和推广，为企业和机构带来更大的价值。这与早期所接触开发涉及的知识库（对信息的归纳、概括与总结->数据客观存在-信息加工）领域相比来看，AI 在语义、语境搜索，上下文联想，召回率，相关性，准确度等各方面丝毫不逊色，尤其是在垂类的知识领域，AI 检索使得回答更精准（前提：提示词给得恰如其分，让机器成为你的好帮手），效果更受用户青睐！
这样，一个本地私有化知识库应用就完成了搭建。当然，也需要持续关注应用的运行情况，并根据用户反馈和市场需求进行迭代和更新，这包括优化用户体验、增加新功能等。

思考&延伸

AI 在各个领域中的应用越来越广泛，各种大模型相继面世，特别是在大数据、深度学习技术以及新质生产力政策的推动下，通过投入研发，相比于依赖外部模型，打造本地私有化应用可以更好地掌控数据的安全性和可控性。

企业可以自主决定数据的采集、存储和使用方式，确保数据的安全性、隐私性，避免因数据泄露或滥用带来的风险。对于通过 AI 技术推动业务发展和创新的企业和团队来说，这是一个值得投入和尝试的方向。

这不仅有助于实现定制化需求、掌握核心技术、推动创新与发展，还能够培养人才团队和增强数据的安全性与可控性！

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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