动手学大模型应用开发笔记--用dash开发一个大模型知识库

关注

原创最新推荐文章于 2026-06-05 11:29:05 发布 1.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

上海交大2026版《动手学大模型》：零基础掌握LLM、Agent与RAG实战 大语言模型（LLM）作为人工智能领域的核心技术，基于Transformer架构实现了突破性的自然语言理解能力。其核心原理通过自注意力机制捕捉长距离依赖关系，在预训练-微调范式下展现出强大的泛化性能。这一技术价值在于降低了AI应用门槛，使开发者能够快速构建智能对话、内容生成等应用。在实际工程实践中，智能体（Agent）技术让模型具备了工具调用和任务规划能力，而RAG（检索增强生成）系统则通过结合外部知识库显著提升了回答的准确性和时效性。上海交大2026版教程正是围绕LLM基础、Agent开发和RAG系统构建这阅读详情

简介

动手学，把自己学到的东西动手自己做出来并输出，是最好的学习方式。最近一直在关注和使用各种ai工具，也在学一些ai开发的知识，看到datawhale的开源学习教程，动手学大模型开发( github.com/datawhalech… )这个教程比较全面，正好可以结合自己常用的数据平台开发工具dash来开发一个web界面，做个简单的demo用起来，可以本地调用各种大模型api来和自己的文本知识库来对话。本来准备报名进群一起学习的，看到的时候报名时间刚好过了半天，就自己来自学一下了。先来看一下做出来的结果吧：

代码开源在这里： github.com/qibaizhang/…

可以这样运行:

# 新建虚拟环境
conda create -n zsk python=3.11  -y

# 进入环境
conda activate zsk

# 克隆项目
git clone https://github.com/qibaizhang/chat_kb_app.git

# 进入项目根目录
cd chat_kb_app

# 安装项目依赖环境
pip install -r requirements.txt

# 运行项目
python wsgi.py

#浏览器打开http://127.0.0.1:8055/就可以看到界面,如果要局域网访问，把localhost改成0.0.0.0

web应用开发主要采用Dash(基于flask和react)、feffery-antd-components(feffery老师封装的的ant design组件库 github.com/CNFeffery/f… )等一些配套的dash组件库，可以用纯python迅速开发迭代。
后端大模型开发用langchain和chroma向量数据库，主要运用这个datawhale开源教程里面讲述的相关大模型开发知识。

主要功能

可以选择大模型厂商，填写自己的key和模型等参数，现在支持智谱，openai，讯飞星火，百度文心这几家的模型，默认用的智谱glm4。

可以选择直接和不同的大模型不带知识库对话或者和自己上传文档建立的知识库对话，选择知识库对话会先根据问题检索向量数据库里面相关的文本返回再和大模型对话。

知识库对话需要在右边上传文档界面先上传pdf或者md文件上传并向量入库，可以选择不同厂商的embedding模型，现在有智谱和openai的，默认是智谱的模型。

知识库对话可以自己填写提示词来不断迭代提示词，取得更好的效果，默认用教程里面的提示词。

对话界面可选支持单轮和带历史记录多轮对话，默认单轮对话。

可以保存当前界面的全部历史聊天记录为md并下载，先点击保存，然后再点击下载。

可以一键清除当前界面全部历史聊天记录。

左上角输入相应模型自己的key之后就可以开始在中间对话框输入问题了。

开发过程

后端

后端主要就是和大模型的交互，以及向量数据库的处理，用langchain可以统一不同大模型和向量数据库调用，主要就是就按照教程里面的相关知识，就是把智谱的调用对话改成直接在最新的langchain版本调用，不用自定义了，先在jupyter notebook里面把逻辑都跑通了。

前端

后端逻辑跑通之后，就是要开始做前端界面展示出来了，现在大部分ai应用界面都是用的gradio和streamlit来做的，因为自己平时主要在用dash开发web应用，自由度和可扩展性都更好一些，也是纯python可以迅速开发，也可以结合传统html、css和js各种自定义，就用dash来开发界面，教程只是开发了一个简单界面demo，然后也说了一下优化方向，我就把这几个一起用自己的方式来实现了一下。

现在这个版本就是实现了这些基础功能，后续继续迭代。整个完整代码都在前面的开源地址里面，感兴趣的可以自己查看下载运行。

存在问题

现在有一个问题就是上传不同的文本格式到向量数据库，教程里面只讲了两种类型pdf和md格式的，我查询langchain文档里面的相关接口，测试别的格式文本，在jupyter notebook里面可以成功入库，但是在应用里同样代码不知道为什么不能成功，暂时只能成功教程里面的这两种格式，别的格式可以转换成pdf或者md再上传，还需要查找出问题改进。

可以用来做什么

学习的时候查资料，可以把自己在学习的资料传到向量数据库，然后中间碰到某些问题，直接用大模型查资料返回知识库的结果。
公司里面一些文本资料比如档案，招标文件，客服资料，培训文档等这些入库，通过大模型来调用知识库对话，返回结果，如果要纯本地的，可以自己部署离线模型，把接口改造一下就可以调用自己的本地模型。
可以更改不同的知识库提示词模板迭代，收集bad case ，优化迭代，还可以保存对话记录，可以先看看默认提示词的效果

然后改成这段提示词