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1. 加载 PDF 文档 loader PyPDFLoader(company_policy.pdf) pages loader.load() # 2. 文本切片 text_splitter RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size500, chunk_overlap50 ) docs text_splitter.split_documents(pages) # 3. 初始化嵌入模型本地路径或 HuggingFace ID embed_model HuggingFaceEmbeddings(model_nameBAAI/bge-small-zh-v1.5) # 4. 构建向量数据库 vectorstore FAISS.from_documents(docs, embeddingembed_model) # 5. 定义 Prompt 模板 prompt_template 根据以下上下文信息回答问题 {context} 问题: {question} 请用简洁明了的语言作答。 PROMPT PromptTemplate(templateprompt_template, input_variables[context, question]) # 6. 加载本地大模型示例使用 HuggingFacePipeline 包装 llm HuggingFacePipeline.from_model_id( model_idTHUDM/chatglm3-6b, tasktext-generation, device0 # GPU 设备编号 ) # 7. 检索生成流程模拟 query 年假如何申请 retrieved_docs vectorstore.similarity_search(query, k3) context \n.join([doc.page_content for doc in retrieved_docs]) final_prompt PROMPT.format(contextcontext, questionquery) answer llm.invoke(final_prompt) print(answer)这段代码虽然简短但每一步都暗藏玄机。比如RecursiveCharacterTextSplitter的chunk_size500并非随意设定——这实际上是为适配常见大模型的上下文长度所做的权衡。如果你用的是支持 8K 上下文的 Qwen 模型可以适当增大分块尺寸以保留更多语义完整性但如果目标模型只有 4K 容量则需更精细地控制每块大小防止后续拼接时越界。更进一步实际项目中我们通常不会一次性加载所有文档。对于频繁更新的知识库建议引入增量索引机制每当新增一份文档就单独对其进行分块编码并追加到现有向量库中。FAISS 支持动态插入配合定期合并操作可在不影响服务可用性的前提下完成知识更新。Token 是系统的“隐形预算”很多人初上手时会忽略一个问题Token 不是免费的资源。它直接影响推理速度、显存占用和响应延迟。尤其在中文场景下这一问题更为突出。我们知道Token 是大模型处理文本的基本单位。不同于英文单词中文每个汉字平均消耗1.5~2 个 Token远高于英文的 0.75。这意味着同样一段内容中文输入可能占用两倍以上的上下文空间。例如“人工智能”四个字在 BPE 编码下可能被拆成人工和智能两个子词单元再加上特殊标记和分隔符实际开销更大。这个数字看着不起眼但在 RAG 流程中却是叠加计算的用户问题本身占几十到上百 Token检索返回的 top-k 上下文块每块 500 字左右就是约 750~1000 Token加上提示词模板中的固定描述轻松突破 2000 Token若模型最大上下文为 4096留给输出的空间只剩不到一半可能导致回答被强制截断。因此在系统设计阶段就必须建立“Token 意识”。你可以把它想象成一种预算输入用了多少输出还能剩多少。以下是几个实用的经验法则组件建议控制范围单文本块大小≤600 中文字符≈900~1200 tokens检索返回数量 k一般取 3~5最多不超过 6提示词模板长度控制在 100 tokens 内输出最大长度设置为 512~1024避免无限生成此外不同模型使用的 tokenizer 也会影响实际消耗。比如 ChatGLM 使用 GLMTokenizer基于词粒度进行编码而 Qwen 则采用 SentencePiece倾向于更细粒度的子词划分。如果混用不匹配的 tokenizer轻则出现乱码重则引发 CUDA OOM 错误。正确的做法是始终使用配套的 tokenizerfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(THUDM/chatglm3-6b, trust_remote_codeTrue) model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(THUDM/chatglm3-6b, device_mapauto)注意trust_remote_codeTrue这个参数很多国产模型如 ChatGLM、Qwen都有自定义实现必须开启才能正确加载。工程落地的关键考量在一个真实的企业部署案例中我们曾遇到这样的情况系统上线初期表现良好但随着知识库不断扩容响应时间逐渐变慢甚至出现超时中断。排查发现根本原因并非模型性能下降而是向量检索阶段未做优化。具体来说原始方案使用的是纯 CPU 版本的 FAISS面对超过 10 万段落的向量库时单次相似度搜索耗时高达 800ms 以上。后来改用 GPU 加速的 IVF-PQ 索引结构后检索时间降至 30ms 以内整体问答延迟从平均 1.8 秒降到 600 毫秒左右。这类问题提醒我们不能只关注模型本身整个 pipeline 都需要性能对齐。以下是几个值得投入优化的方向1. 向量数据库选型小规模1 万文档FAISS 轻量高效适合单机部署中大规模考虑 Milvus 或 Chroma支持分布式存储与实时更新高并发场景可前置 Redis 缓存高频问题的答案或检索结果2. 文本切片策略不要盲目使用固定长度分割。对于技术文档按标题层级切分会更合理。例如from langchain_text_splitters import MarkdownHeaderTextSplitter headers_to_split_on [ (#, Header 1), (##, Header 2), ] splitter MarkdownHeaderTextSplitter(headers_to_split_onheaders_to_split_on)这样能保证每个 chunk 都具有完整语义提升后续检索准确性。3. 嵌入模型选择中文任务强烈推荐使用专为中文优化的 embedding 模型-BAAI/bge-small-zh-v1.5体积小、速度快适合大多数场景-maidalun1020/bce-embedding-base_v1在长文本匹配上表现优异- 自研 fine-tuned 模型若领域专业性强如医疗、法律可基于业务语料微调4. 显存与硬件配置运行 6B~13B 级别模型建议最低配置- GPURTX 3090 / A100显存 ≥24GBFP16 推理- 存储SSD ≥500GB用于存放模型权重和向量索引- 内存≥64GB支撑文档预处理任务若资源受限也可启用量化技术如 GGUF、AWQ将模型压缩至 INT4 精度在消费级显卡上运行。让私有知识真正“活”起来Langchain-Chatchat 最大的价值不是技术多先进而是它让组织内部那些沉睡的知识资产重新获得了生命力。我们在某制造企业的 ERP 帮助系统中落地该方案后员工查询操作指南的平均耗时从原来的 15 分钟缩短至12 秒内自动回复准确率超过 91%。更重要的是这种自助式服务大幅减轻了 IT 支持团队的压力。类似的场景还有很多- 政府机构搭建政策法规查询系统公众可通过自然语言提问获取办事指引- 医院将病历模板、诊疗规范注入知识库辅助医生快速查阅标准流程- 教育机构构建课程答疑机器人学生随时提问作业难题。这些应用的背后都是同一个逻辑把静态文档变成可对话的知识体。而要做到这一点光有大模型还不够还需要一套像 Langchain-Chatchat 这样能把各个环节串联起来的工程框架。未来随着支持 100K 上下文的超长文本模型逐步普及如 Yi-200K、Qwen-Max我们将不再受限于碎片化的上下文拼接。结合更高效的嵌入模型和推理加速技术这类系统有望成为每个组织标配的“数字大脑”——不仅记得住所有资料更能理解、推理并主动提供帮助。这条路才刚刚开始。创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考