langchain 本地知识库

Langchain-ChatGLM是一个＊＊＊该项目的目标是建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。它受到了GanymedeNil的项目document.ai和AlexZhangji创建的ChatGLM-6B Pull Request的启发。 该项目支持使用ChatGLM-6B、ClueAI/ChatYuan-large-v2等大语言模型进行接入，并默认选用GanymedeNil/text2vec-large-chinese作为Embedding，ChatGLM-6B作为LLM。借助这些模型，Langchain-ChatGLM可以实现全部使用开源模型进行离线私有部署。 Langchain-ChatGLM的源码解析可以帮助理解该项目的组件和实现细节。通过逐步梳理项目文件，可以更好地理解Langchain的工作原理和应用场景。

### 使用 DeepSeek 构建和操作本地知识库 #### 1. 环境准备与配置 为了有效利用 DeepSeek 开发本地知识库应用，环境设置至关重要。对于硬件资源分配，可以根据具体需求选择 CPU 或 GPU 混合部署方案来平衡成本与性能[^2]。 ```bash # 安装必要的依赖包 pip install deepseek-langchain fastapi uvicorn huggingface_hub ``` #### 2. 数据处理流程设计 采用合适的数据处理工具能够提高数据预处理效率并简化后续工作流。推荐使用 LangChain 和 Apache NiFi 来实现自动化数据摄取及转换过程；而 Spark 则适用于大规模分布式计算场景下的批处理任务。 #### 3. 向量索引构建 针对非结构化文本信息检索问题，建立高效的向量相似度匹配机制尤为关键。通过集成 Milvus、Pinecone 或 FAISS 这样的专用向量搜索引擎，可以显著加快查询速度并改善用户体验。 ```python from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from milvus import Milvus, IndexType, MetricType, Status def create_vector_index(collection_name='knowledge_base'): client = Milvus() status, ok = client.has_collection(collection_name=collection_name) if not ok: param = { 'collection_name': collection_name, 'dimension': 768, # 嵌入维度大小取决于所使用的编码器模型 'index_file_size': 1024, # 单个文件的最大尺寸 (MB) 'metric_type': MetricType.IP # 内积作为距离度量标准 } client.create_collection(param) index_param = {'nlist': 16384} client.create_index(index_type=IndexType.IVF_FLAT, params=index_param) ``` #### 4. 大规模语言模型的应用 借助于强大的预训练大模型如 DeepSeek-7B，在此基础上进行针对性微调以适应特定领域内的问答系统或其他 NLP 应用案例。此外还可以考虑运用模型压缩技术比如 DistilBERT 实现更轻量化版本的解决方案。 #### 5. Web 应用程序接口开发 最后一步就是创建易于访问且功能丰富的 API 接口供前端页面调用。这里建议基于 FastAPI 框架快速搭建 RESTful 风格的服务端逻辑，并配合 Docker 容器化打包发布整个应用程序到云平台之上运行。 ```python import os from fastapi import FastAPI, Request from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Query(BaseModel): text: str @app.post("/query/") async def query(request: Request, q: Query): result = await process_query(q.text) # 自定义函数用于执行实际查询操作 return {"response": result} if __name__ == "__main__": port = int(os.environ.get('PORT', 8000)) import uvicorn uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port) ```