【大模型本地知识库搭建】ChatGLM3，M3E，FastGPT，One-API_fastgpt m3e

目录

引言

一、ChatGLM3大模型本地部署

二、部署M3E模型

三、部署One-API

四、部署FastGPT

引言

    本文技术路线为：利用ChatGLM3-6b作为基座大模型，M3E作为向量模型，基于FastGPT建立用户知识库，One-API做统一API接口管理。 其中ChatGLM3和M3E模型都是在windows下部署的，FastGPT和One-API是在Linux下部署。

    在私有化和客制化大模型庞大需求推动下，除了从大模型的全量训练和微调这两个模型改动层面上，在大模型外添加一个知识库也是一种解决思路。因为，一方面重新训练模型需要相当多的资源和专业知识，另一方面大模型本身具有**知识延迟问题**和**幻想问题。**

• 知识延迟问题是训练大模型需要一定的时间，从而训练数据就不可能具有实时性，而且相当耗费资源。

• 幻想问题问题则由于LLM采用的概率模型，即预测生成下一个字符概率是多少，所有或多或少的它在生成结果的时候都有定的可能出现错误。

  目前比较好的方式就是利用大模型极强的语义理解能力，给大模型外挂一个知识库或者搜索引擎去解决这两个问题。基于知识库的定制化服务是独立于大模型的，知识库可以理解为一个用于提示引导大模型，和提供客户特有知识的工具。 
  
  

一、ChatGLM3大模型本地部署

    详细的步骤可参考这篇文章：[【ChatGLM3大模型本地部署】](https://blog.csdn.net/Bowen_Ding_/article/details/137078656 "【ChatGLM3大模型本地部署】")。这小节对ChatGLM3-6b的API调用方式进行补充。在openai\_api\_demo/api\_server.py 中修改本地大模型权重和向量模型地址，（向量模型可先不设置，本文使用的是M3E模型）。

# set LLM path
MODEL_PATH = os.environ.get('MODEL_PATH', 'D:/workplaces/github_workplace/ChatGLM3/models/chatglm3-6b/')
TOKENIZER_PATH = os.environ.get("TOKENIZER_PATH", MODEL_PATH)

# set Embedding Model path
EMBEDDING_PATH = os.environ.get('EMBEDDING_PATH', 'D:/workplaces/github_workplace/M3E/m3e-base/')

----------------

if __name__ == "__main__":
    # Load LLM
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(TOKENIZER_PATH, trust_remote_code=True)
    model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True, device_map="cuda").eval()

    # load Embedding
    embedding_model = SentenceTransformer(EMBEDDING_PATH, device="cuda")
    uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000, workers=1)

使用python api_server.py启动后使用postman工具进行测试。

api_server.py启动后监听8000端口

Postman工具使用post方式进行测试

ChatGLM3返回报文

测试请求体：

{
  "model": "string",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你是谁？",
      "name": "string",
      "function_call": {
        "name": "string",
        "arguments": "string"
      }
    }
  ],
  "temperature": 0.8,
  "top_p": 0.8,
  "max_tokens": 0,
  "stream": false,
  "functions": {},
  "repetition_penalty": 1.1
}

二、部署M3E模型

M3E 是 Moka Massive Mixed Embedding 的缩写，其中：

• Moka，此模型由 MokaAI 训练，开源和评测，训练脚本使用 uniem ，评测 BenchMark 使用 MTEB-zh

• Massive，此模型通过千万级 (2200w+) 的中文句对数据集进行训练

• Mixed，此模型支持中英双语的同质文本相似度计算，异质文本检索等功能，未来还会支持代码检索

• Embedding，此模型是文本嵌入模型，可以将自然语言转换成稠密的向量

  M3E模型使用场景主要是中文，少量英文的情况，多语言使用场景，并且不介意数据隐私的话，建议使用 openai text-embedding-ada-002。

项目地址：moka-ai/m3e-base · Hugging Face，把项目拉下来即可使用。把项目地址在ChatGLM中openai_api_demo/api_server.py相应修改。

三、部署One-API

One-API使用Docker进行快速部署，One-API和FastGPT建议使用Linux系统进行部署，本文采用虚拟机安装了CentOS进行部署。

先安装Docker，Docker部署命令：

# 安装 Docker
curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun
systemctl enable --now docker
# 安装 docker-compose
curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.20.3/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
# 验证安装
docker -v
docker-compose -v

One-API部署命令：

由于FastGPT也是使用3000端口，这里One-API改用3080端口。

 
docker run --name one-api -d --restart always -p 3080:3000 -e TZ=Asia/Shanghai -v /home/data/one-api:/data justsong/one-api

利用docker ps查看One-API是否启动

启动后在本地浏览器打开One-API，地址为本地IP地址+3080端口，登录页初始账号为root，密码123456。

One-API登录界面

由于是本地部署的模型，需要在“渠道”里配置ChatGLM大模型和M3E向量模型的地址。其中Base URL是能访问大模型的地址，密钥是自定义的，可以随意填写。

配置大模型渠道

配置M3E模型渠道

配置好后测试两个模型是否可以调用，点击测试按钮即可。

测试响应

设置令牌，后面在配置FastGPT时会用到。

配置令牌

四、部署FastGPT

    FastGPT 是一个基于大语言模型的知识库问答系统，它为大模型的私有知识库提供便捷的数据处理、和不同模型调用等功能。

FastGPT功能结构示意图

先来了解下 FastGPT 是如何进行知识库检索的。首先了解几个基本概念：

• 向量：将人类直观的语言（文字、图片、视频等）转成计算机可识别的语言（数组）。
• 向量相似度：两个向量之间可以进行计算，得到一个相似度，即代表：两个语言相似的程度。
• 语言大模型的一些特点：上下文理解、总结和推理。

结合上述 3 个概念，便有了 “向量搜索 + 大模型 = 知识库问答” 的公式。下图是 FastGPT V3 中知识库问答功能的完整逻辑：

FastGPT本文在Linux系统下使用Docker进行部署，目前这也是官方推荐的部署方式，官网介绍链接

依次执行下面命令，创建 FastGPT 文件并拉取docker-compose.yml和config.json，执行完后目录下会有 2 个文件。

mkdir fastgpt
cd fastgpt
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json

接下来修改docker-compose.yml文件：

主要修改fastgpt/environment下的OPENAI_BASE_URL和CHAT_API_KEY

前者填入One-API的地址和端口号，后者填写设置好的令牌口令。数据库的账号密码可以后面再重新设定。

  fastgpt:
    container_name: fastgpt
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.7 # git
    # image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.7 # 阿里云
    ports:
      - 3000:3000
    networks:
      - fastgpt
    depends_on:
      - mongo
      - pg
    restart: always
    environment:
      # root 密码，用户名为: root。如果需要修改 root 密码，直接修改这个环境变量，并重启即可。
      - DEFAULT_ROOT_PSW=1234
      # AI模型的API地址哦。务必加 /v1。这里默认填写了OneApi的访问地址。
      - OPENAI_BASE_URL=http://192.168.57.129:3080/v1
      # AI模型的API Key。（这里默认填写了OneAPI的快速默认key，测试通后，务必及时修改）
      - CHAT_API_KEY=sk-14W51d6l9bep34TVE52b6dE8EfAf46B8878f9dBb993f7f75
      # 数据库最大连接数
      - DB_MAX_LINK=30
      # 登录凭证密钥
      - TOKEN_KEY=any
      # root的密钥，常用于升级时候的初始化请求
      - ROOT_KEY=root_key
      # 文件阅读加密
      - FILE_TOKEN_KEY=filetoken
      # MongoDB 连接参数. 用户名myusername,密码mypassword。
      - MONGODB_URI=mongodb://myusername:mypassword@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin
      # pg 连接参数
      - PG_URL=postgresql://username:password@pg:5432/postgres
    volumes:
      - ./config.json:/app/data/config.json
      - ./fastgpt/tmp:/app/tmp
 
networks:
  fastgpt:

同时修改config.json文件：

主要修改“llmModels”键值对中“model”和“name”的名字和其它需要的配置，如果不用其它的模型，保留这样一个字典就行，同时也要修改一下向量模型 "vectorModels"的“model”和“name”。

{
  "systemEnv": {
    "vectorMaxProcess": 15,
    "qaMaxProcess": 15,
    "pgHNSWEfSearch": 100 // 向量搜索参数。越大，搜索越精确，但是速度越慢。设置为100，有99%+精度。
  },
  "llmModels": [
    {
      "model": "chatglm3-6B", // 模型名
      "name": "chatglm3-6B", // 别名
      "maxContext": 16000, // 最大上下文
      "maxResponse": 4000, // 最大回复
      "quoteMaxToken": 13000, // 最大引用内容
      "maxTemperature": 1.2, // 最大温度
      "charsPointsPrice": 0,
      "censor": false,
      "vision": false, // 是否支持图片输入
      "datasetProcess": true, // 是否设置为知识库处理模型（QA），务必保证至少有一个为true，否则知识库会报错
      "usedInClassify": true, // 是否用于问题分类（务必保证至少有一个为true）
      "usedInExtractFields": true, // 是否用于内容提取（务必保证至少有一个为true）
      "usedInToolCall": true, // 是否用于工具调用（务必保证至少有一个为true）
      "usedInQueryExtension": true, // 是否用于问题优化（务必保证至少有一个为true）
      "toolChoice": true, // 是否支持工具选择（分类，内容提取，工具调用会用到。目前只有gpt支持）
      "functionCall": false, // 是否支持函数调用（分类，内容提取，工具调用会用到。会优先使用 toolChoice，如果为false，则使用 functionCall，如果仍为 false，则使用提示词模式）
      "customCQPrompt": "", // 自定义文本分类提示词（不支持工具和函数调用的模型
      "customExtractPrompt": "", // 自定义内容提取提示词
      "defaultSystemChatPrompt": "", // 对话默认携带的系统提示词
      "defaultConfig":{}  // LLM默认配置，可以针对不同模型设置特殊值（比如 GLM4 的 top_p
    },
  ],
  "vectorModels": [
    {
      "model": "m3e",
      "name": "m3e",
      "charsPointsPrice": 0,
      "defaultToken": 700,
      "maxToken": 3000,
      "weight": 100,
      "defaultConfig":{}  // 默认配置。例如，如果希望使用 embedding3-large 的话，可以传入 dimensions:1024，来返回1024维度的向量。（目前必须小于1536维度）
    }
  ],
  "reRankModels": [],
  "audioSpeechModels": [
    {
      "model": "tts-1",
      "name": "OpenAI TTS1",
      "charsPointsPrice": 0,
      "voices": [
        { "label": "Alloy", "value": "alloy", "bufferId": "openai-Alloy" },
        { "label": "Echo", "value": "echo", "bufferId": "openai-Echo" },
        { "label": "Fable", "value": "fable", "bufferId": "openai-Fable" },
        { "label": "Onyx", "value": "onyx", "bufferId": "openai-Onyx" },
        { "label": "Nova", "value": "nova", "bufferId": "openai-Nova" },
        { "label": "Shimmer", "value": "shimmer", "bufferId": "openai-Shimmer" }
      ]
    }
  ],
  "whisperModel": {
    "model": "whisper-1",
    "name": "Whisper1",
    "charsPointsPrice": 0
  }
}

修改后启动容器：

在 docker-compose.yml 同级目录下执行。同时确保docker-compose版本最好在2.17以上，否则可能无法执行自动化命令。

# 启动容器
docker-compose pull
docker-compose up -d

用docker ps查看是否正常启动

若oneapi没正常启动

# 等待10s，OneAPI第一次总是要重启几次才能连上Mysql
sleep 10
# 重启一次oneapi(由于OneAPI的默认Key有点问题，不重启的话会提示找不到渠道，临时手动重启一次解决，等待作者修复)
docker restart oneapi

正常启动后在浏览器上访问fastgpt，本地ip：3000端口。

账号root，初始密码1234。创建应用后即可测试是否正常使用本地部署的大模型。

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