打造你的专属本地知识库问答系统 - 利用 LangChain + ChatGLM

人工智能

2023-06-21 09:32:53

利用 LangChain + ChatGLM 构建本地知识库问答系统

在知识爆炸的时代，人们对信息的渴求与日俱增，而知识库问答系统凭借其便捷高效的知识获取方式，正受到广泛青睐。然而，传统知识库问答系统依赖于预先定义的知识库，难免面临知识更新慢、维护成本高的弊端。

为了解决这些问题，本文将介绍一种基于 LangChain + ChatGLM 的本地知识库问答系统搭建方法，助力你打造一个既强大又易于维护的知识库。

什么是 LangChain 和 ChatGLM？

LangChain 是一个开源的自然语言处理工具包，可构建各种自然语言处理任务的模型。ChatGLM 是 Google 开发的通用语言模型，能够生成高质量文本。

搭建知识库问答系统

1. 准备工作

Python 3.6 或更高版本
LangChain
ChatGLM
本地知识库（文本文件、JSON 文件或 CSV 文件）

2. 安装 LangChain 和 ChatGLM

pip install langchain
pip install chatglm

3. 加载本地知识库

将本地知识库加载到 LangChain 中：

from langchain import Corpus

# 加载文本文件知识库
corpus = Corpus.from_text_file("path/to/knowledge_base.txt")

# 加载 JSON 或 CSV 文件知识库
corpus = Corpus.from_json_file("path/to/knowledge_base.json")

4. 训练 ChatGLM 模型

利用 LangChain 训练器，让 ChatGLM 学习本地知识库：

from langchain import Trainer

trainer = Trainer(corpus, ChatGLM)
trainer.train()

5. 部署知识库问答系统

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route("/ask", methods=["POST"])
def ask():
    question = request.json["question"]
    answer = ChatGLM.generate(question)
    return {"answer": answer}

if __name__ == "__main__":
    app.run()