chatgpt搭建私有知识库 私有知识库大模型搭建

本文目录一览：

• 1、如何搭建ai企业知识库?
• 2、一文教你基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答
• 3、基于LLM搭建企业知识库的标准流程
• 4、元年方舟GPT:打开企业智能化的黑箱

如何搭建ai企业知识库?

选择模型：根据任务需求选择合适的AI模型，如自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等。 训练模型：使用收集到的数据训练模型，使其能够理解并回答问题。 集成与测试 开发API：构建API接口供AI系统访问知识库。

探索如何在本地Windows环境中部署清华开源大模型ChatGLM3，并通过One-API将之接入知识库应用FastGPT，实现企业知识库的私有化部署。本文将详细介绍步骤与方法，确保数据安全并促进AI应用的快速发展。

首先，注册获取OpenAI API Key。使用国内平替服务NextAPI，完成注册并获取API Key。登录FastGPT知识库账号，预设API Key，创建第一个知识库。通过导入文件或数据，构建知识库内容。接着，创建AI对话应用，关联知识库，完善应用设置并开始试用。

在AI时代，企业做好知识管理可以从以下几个方面入手：首先是知识的收集与整合。- 利用AI工具自动从多种渠道（如内部文档、邮件、即时通讯记录等）收集知识。比如，通过智能文档管理系统，能够快速扫描并提取有价值的信息，将分散的知识碎片整合在一起。

一文教你基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答

ChatGLM3是基于Transformer的开源语言模型，由清华大学KEG实验室和智谱AI公司训练。提供文本处理、对话流畅性等功能。2 LangChain框架 LangChain是一个开源框架，允许开发者结合GPT-4等大语言模型与外部数据源，实现复杂功能，如问答系统。

部署基于 Langchain 与 ChatGLM 的本地知识库问答应用 LangChain-Chatchat，我尝试了私有化部署，遵循仓库内的 readme 和 INSTALL.md。过程中遇到了一些小问题，如缺少某些库，导致一键启动脚本启动的服务无法通过服务器IP外部访问。

受GanymedeNil和AlexZhangji的启发，我们构建了一个全开源模型驱动的本地知识库问答系统，支持ChatGLM-6B和其他模型通过fastchat api接入，包括Vicuna、Alpaca、LLaMA、Koala、RWKV等。默认使用GanymedeNil/text2vec-large-chinese作为嵌入，并使用ChatGLM-6B作为语言模型。

本文介绍如何安装和使用LangChain-Chatchat，一个基于Langchain与ChatGLM等大语言模型的本地知识库问答应用。安装步骤分为三种方式：autoDL、docker和本地部署。本地部署虽然较为麻烦，但能提供更灵活的调试环境和深入了解项目运行机制的机会。

在应用实例中，如LangChain框架结合ChatGLM2-6B，通过本地知识库提升问答质量。它涉及加载和处理本地知识文件，如章节划分和向量化存储，以及用户查询的向量化匹配和LLM的参与。然而，应用中也存在挑战，如回答质量、信息检索准确性和模型生成的合理性。

在落地场景中，目标是构建一个行业场景问答助手。通过构建覆盖场景的X条文本数据库，并以客观测试集评估模型性能。使用Rouge-L和BLEU-4指标指导迭代，评估指标统一为客观测试集上的Rouge-L和BLEU-4。开源框架优化方面，基于langchain-ChatGLM进行开发。

基于LLM搭建企业知识库的标准流程

接下来是数据准备阶段，包括收集现有文档、整理和清洗数据，确保非结构化资料变为结构化。数据标注是关键环节，一般需人工参与，以提高模型训练效果。选择或训练模型时，可以选择预训练的LLM，如GPT-3，但需注意是否支持私有化部署。

知识库构建 文档嵌入：使用大模型生成文档的嵌入表示。 向量数据库：利用向量数据库（如Milvus、Faiss等）存储和检索文档的嵌入表示。 查询接口：构建查询接口，支持用户以自然语言或结构化查询方式访问知识库。

搭建本地私有知识库，ollama与Anythingllm携手，助你轻松掌握。首先，安装ollama，一个简化大模型安装、运行与调试的利器。访问ollama.com，下载与你电脑类型相匹配的版本（mac或windows）。安装过程与一般软件类似，点击【Install】即可。若为避免大模型占用C盘空间，需修改模型保存路径。

实现流程包括加载文件、读取文本、文本分割、向量化、问句向量化、文本匹配、上下文和问题添加到prompt以及提交给LLM生成答案。文档处理方面，实现流程涉及加载txt、docx、md格式文件或md文件目录，兼容更多知识库加载方式参考langchain文档。

构建知识库大模型是一个复杂的项目，通常需要跨学科团队的合作，包括领域专家、数据科学家、软件工程师和用户体验设计师。成功的关键在于明确的目标规划、高质量的数据处理、以及持续的维护和更新。

第二步：安装AnythingLLM，这是一款全栈应用程序，允许你使用商业或开源大语言模型来构建私有ChatGPT，且支持本地运行。在本地构建知识库时，你无需额外安装GUI工具。只需下载并配置AnythingLLM，通过选择合适的模型、嵌入模型和向量数据库，即可开始构建你的专属知识库。

元年方舟GPT:打开企业智能化的黑箱

1、元年方舟GPT为企业提供了全面的大模型应用解决方案，不仅降低了大模型的使用门槛，还为企业带来了前所未有的智能化提升，成为推动企业数字化转型的重要驱动力。

2、特斯拉充分利用工程创新去降低成本，把电动车价格不断下探，十几二十万能买一辆高度智能化汽车，这不可想象，这也是福特当年的效应，一个全新大众消费市场崛起。 重要的是，特斯拉带来的是一场消费端的平权运动。内燃机汽车构造对用户来说是黑箱，厂商说什么就是什么，电动车就像手机，一切都可以数据化，一目了然。