【AutoDL + Langchain-Chatchat】从零构建高效本地 RAG 知识库问答系统：实战保姆级教程（含避坑指南）

1. 引言

本地知识库以其安全性、定制化等优势，成为企业和个人的首选。然而，构建一个高效的本地知识库问答系统并非易事，它涉及技术选型、部署流程、性能优化等诸多环节。本文将聚焦 AutoDL 与 Langchain-Chatchat，深入探讨如何构建基于 RAG 架构的高效本地知识库问答系统，助你提升知识利用效率。

2. 准备：云端资源，精心配置

2.1 AutoDL 选型：算力之基，性能保障

• GPU算力，模型之基： AI 应用对算力需求较高，AutoDL 提供丰富的 GPU 资源，满足不同模型运行需求。
• 配置灵活，资源适配： AutoDL 允许用户灵活配置 CPU、内存、硬盘等资源，确保资源与应用适配。
• 操作便捷，部署高效： AutoDL 控制台界面友好，简化部署流程，提高开发效率。
• 按需付费，降低成本： 按小时计费模式，降低硬件成本，让用户更专注于应用开发。

2.2 实例配置：环境准备

1. 地域选择，网络优先： 选择距离你较近的地域，降低网络延迟，提升用户体验。
2. GPU选型，性能保障： 根据应用需求选择合适的 GPU 型号，建议选择 RTX 3090 或以上型号。
3. 主机配置，全面考量： 综合考虑 CPU 核数、内存大小、硬盘容量等因素，确保系统稳定运行。
4. 实例创建，一键启动：