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
系统演示
通过SSH隧道访问演示系统，并在本地浏览器打开。
ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 [email protected] -p 21716
# 访问 http://localhost:6006
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。
标签：git,系统,Langchain,LLM,ChatGLM,pip,问答 From： https://www.cnblogs.com/xiaoyu-w/p/18263398