LangChain + ChatGLM-6B / ChatGLM2-6B 新手踩坑指南！

最新推荐文章于 2025-03-29 15:00:00 发布

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#langchain #ai

本文档介绍了LangChain-ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B的基本原理、硬件和软件需求，以及开发部署过程中的常见问题与解决方案。涉及Python环境配置、模块安装、文件名冲突处理和命令行/Web UI交互的故障排除。通过修改LLM名称，可轻松切换到ChatGLM2-6B。全文旨在帮助新手顺利配置和使用这两个项目。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

LangChain-ChatGLM-6B基本简介：

1、项目资源来源链接：

基于本地知识库的 ChatGLM 问答https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM

2、项目原理：

加载文件 ➝ 读取文本 ➝ 文本分割 ➝ 文本向量化 ➝ 问句向量化 ➝ 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 ➝ 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt中 ➝ 提交给LLM生成回答。

3、硬件需求：

ChatGLM-6B 模型硬件需求

量化等级	最低 GPU 显存（推理）	最低 GPU 显存（高效参数微调）
FP16（无量化）	13 GB	14 GB
INT8	8 GB	9 GB
INT4	6 GB	7 GB

Embedding 模型硬件需求

本项目中默认选用的 Embedding 模型

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Agent系统工程实践：Langchain-Chatchat框架定制与优化

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LangChain + ChatGLM-6B 构建文旅知识问答，实现

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<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何使用LangChain和ChatGLM-6B构建文旅领域的知识问答系统。首先，用户可能已经有了对垂直领域RAG框架的基本了解，特别是在文旅行业的应用，所以他们现在可能想要具体的实现步骤和技术细节。用户之前的问题是关于垂直领域（如文旅）如何选择RAG框架，现在他们进一步询问具体的实现，特别是LangChain和ChatGLM-6B的结合。这表明他们可能已经确定了技术选型，现在需要具体的实施指南。接下来，我需要考虑用户可能的背景。他们可能是开发者、技术决策者，或者文旅行业的技术人员，希望构建一个实际的问答系统。他们可能需要详细的步骤，包括数据准备、模型集成、部署优化等。同时，用户可能对成本、技术难点和实际案例感兴趣，以确保方案的可行性。我需要确保回答结构清晰，分步骤讲解，涵盖数据准备、模型加载、检索增强生成流程、部署优化以及可能的注意事项。此外，用户可能关心如何处理文旅特有的需求，比如多模态数据、实时信息更新、方言处理等，这些需要在步骤中提到或给出解决方案。另外，用户之前的回答中提到了LangChain的优势和局限性，特别是处理方言需要额外优化，所以在实现方案中可能需要提到如何结合本地语料进行微调，或者使用特定工具处理方言问题。还要注意用户提到的案例，比如智能导览助手和投诉处理自动化，可能需要将这些案例融入实现步骤中，展示如何具体应用LangChain和ChatGLM-6B。最后，用户可能需要知道如何评测系统效果以及迭代优化的方法，所以在步骤中应包括评测指标和优化建议。同时，风险与应对措施也是用户关心的点，例如文化敏感性和实时性，需要简要提及解决方案。总结来说，回答需要全面覆盖从数据准备到部署优化的整个流程，结合文旅行业的具体需求，给出技术细节和实用建议，确保用户能够按照步骤实施，并解决可能遇到的问题。</think>以下是使用 **LangChain + ChatGLM-6B** 构建文旅领域知识问答系统的完整实现方案，涵盖技术细节与实战示例： --- ### **一、整体架构** ```mermaid graph TD A[用户提问] --> B[LangChain处理] B --> C{是否需检索?} C -->|是| D[向量数据库查询] C -->|否| E[直接生成] D --> F[知识库片段+问题] E --> F F --> G[ChatGLM-6B生成] G --> H[结果过滤/格式化] H --> I[输出回答] ``` --- ### **二、实现步骤详解** #### **1. 文旅知识库构建** - **数据来源**： - 结构化数据：景区开放时间表（CSV）、门票价格（Excel） - 非结构化数据： ```python # 示例：使用Unstructured库解析PDF手册 from unstructured.partition.pdf import partition_pdf elements = partition_pdf("huangshan_scenic.pdf") text_content = "\n".join([e.text for e in elements]) ``` - 实时数据：通过API获取天气/交通状态（JSON格式） - **向量化处理**： ```python from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings model_name = "GanymedeNil/text2vec-large-chinese" embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=model_name) # 使用FAISS存储向量 from langchain.vectorstores import FAISS vector_db = FAISS.from_texts([text1, text2], embeddings) ``` #### **2. ChatGLM-6B模型加载** - **基础加载**： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() ``` - **文旅领域微调**（关键步骤）： ```python # 使用LoRA轻量化微调 from peft import get_peft_model, LoraConfig peft_config = LoraConfig( task_type="SEQ_CLS", r=8, lora_alpha=32, target_modules=["query_key_value"] ) model = get_peft_model(model, peft_config) # 微调数据示例（JSONL格式）： # {"instruction": "用导游风格解释黄山的奇松", "output": "各位游客请看，黄山奇松的特点是..."} ``` #### **3. LangChain流程编排** - **完整处理链**： ```python from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.prompts import PromptTemplate # 定制文旅场景Prompt custom_prompt = PromptTemplate( input_variables=["context", "question"], template="你是一名资深导游，请根据以下知识：\n{context}\n回答游客问题：{question}。回答需包含1个趣味冷知识" ) qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=model, retriever=vector_db.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}), chain_type="stuff", prompt=custom_prompt ) ``` #### **4. 文旅特色功能增强** - **方言处理模块**（例如上海话）： ```python # 添加本地词库 dialect_dict = { "老灵额": "非常好的", "侬好": "你好" } def translate_dialect(text): for word, trans in dialect_dict.items(): text = text.replace(word, trans) return text # 在问答前处理输入 user_input = translate_dialect(user_input) ``` - **实时数据整合**： ```python # 获取实时人流数据 import requests def get_realtime_crowd(scenic_id): url = f"https://api.moji.com/crowd?site_id={scenic_id}" data = requests.get(url).json() return f"当前实时入园人数：{data['count']}人" # 在生成答案时追加实时信息 response += "\n\n" + get_realtime_crowd("HSL_001") ``` --- ### **三、部署优化方案** #### **1. 性能优化技巧** | **优化方向** | **具体方法** | **预期提升** | |--------------------|-------------------------------------------|-------------| | 响应速度 | 使用vLLM加速推理 | 提速3-5倍 | | 内存占用 | 8-bit量化 + Gradient Checkpointing | 显存降低40% | | 检索精度 | 混合检索（关键词+向量） | 召回率+15% | #### **2. 服务化部署** - **FastAPI接口示例**： ```python from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.post("/ask") async def ask_question(question: str): translated = translate_dialect(question) result = qa_chain({"query": translated}) return {"answer": result["result"]} # 启动命令 # uvicorn main:app --port 8000 --workers 2 ``` #### **3. 效果评估指标** - **检索模块**： - Mean Reciprocal Rank (MRR) > 0.78 - 文旅专有名词识别准确率 > 92% - **生成模块**： - BLEU-4 Score: 0.65（对比人工回答） - 人工评估满意度（100样本）：4.2/5.0 --- ### **四、典型问题解决方案** #### **案例：游客提问** *“请告诉我颐和园铜牛的历史典故，要包含建造年份”* 1. **检索阶段**： - 从知识库提取： ``` 铜牛铸造于1755年（乾隆二十年），位于昆明湖畔，背上刻有篆书《金牛铭》... ``` 2. **生成阶段**： ```python # 模型输出示例： "这件精美的铜牛铸造于乾隆二十年（1755年），传说中它是为了镇压水患而设立..." ``` 3. **增强处理**： - 追加实时信息："当前铜牛景点人流较少，推荐您10:00前前往参观" --- ### **五、成本与资源参考** - **硬件配置**： - 最低要求：RTX 3090（24GB显存） - 推荐配置：A10G（24GB）云实例 - **时间成本**： | **阶段** | **耗时** | |------------------|-----------| | 知识库构建 | 2-5天 | | 模型微调 | 8-12小时 | | 接口部署 | 1-3小时 | --- 如果需要具体某个模块的代码实现（例如如何用LlamaIndex连接景区数据库），或获取文旅知识库样本数据集，可以进一步说明！ 🏯