一文教你基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答
内容提要
华为云ModelArts提供全栈AI能力，LangChain＋ChatGLM3实现本地知识库问答。ModelArts是一站式AI开发平台，LangChain是开源框架，ChatGLM3是基于Transformer的预训练语言模型。ModelArts提供数据管理、模型训练和部署推理功能。LangChain的组件包括Models、Prompts、Indexs和Chains。通过RetrievalQA实现基于本地知识库的问答。
延伸解读
本地知识库问答的硬件门槛
文章提到ChatGLM3-6B在int4精度下仅需13GB显存即可运行，这意味着普通开发者使用消费级显卡（如RTX 3090/4090）就能在本地部署。但需注意，实际运行还需考虑系统内存和向量数据库的占用，若知识库文档较大，检索环节可能进一步增加资源消耗。对于显存不足的用户，可考虑使用华为云ModelArts的云端算力，按需付费。
LangChain在方案中的角色
LangChain并非大模型本身，而是连接大模型与外部数据的框架。文章指出其核心组件Models、Prompts、Indexs、Chains分别负责模型接口统一、提示词模板、外部数据检索和流程串联。在本地方案中，Indexs组件将本地文档分割、向量化并存储，RetrievalQA链则协调检索与生成。这种设计让ChatGLM3能回答训练数据之外的问题，但回答质量高度依赖文档切分和向量检索的准确性。
ModelArts的零代码与低代码路径
文章介绍了ModelArts的两种开发方式：自动学习ExML引擎支持零代码完成图像分类等五种场景，适合初学者；WorkFlow工作流则通过Python SDK低代码编排，将数据标注、训练、部署等环节串成流水线，并支持可视化运行。对于本地知识库问答这类需要定制模型和链路的任务，更可能用到CodeLab或WorkFlow。读者可根据自身编程基础选择，但需注意零代码方案可能无法灵活调整LangChain组件。
案例运行的注意事项
文章步骤中强调，运行案例需选择Python 3.10.10及以上环境，并建议使用限时免费规格。若免费规格售罄需等待，且案例运行1小时后会自动停止。这意味着读者在实操时需提前规划时间，避免因环境中断导致进度丢失。此外，案例依赖AI Gallery社区，需登录华为云账号并确保网络畅通。对于想复现的开发者，建议先通读步骤再逐步执行，以减少调试成本。
Q&A
华为云ModelArts的主要功能是什么？
华为云ModelArts提供数据管理、模型训练、部署推理等全栈AI能力，是一站式AI开发平台。
LangChain是什么，它的主要组件有哪些？
LangChain是一个开源框架，主要组件包括Models、Prompts、Indexs和Chains，用于将大语言模型与外部数据结合。
如何使用LangChain和ChatGLM3实现本地知识库问答？
通过RetrievalQA组件，定义语言模型和本地知识库，构造链的实例并调用即可实现问答。
ChatGLM3模型的特点是什么？
ChatGLM3是基于Transformer的预训练语言模型，支持多种下游任务，且在低显存下也能流畅运行。
ModelArts如何提升数据处理效率？
ModelArts的数据管理框架支持多种数据标注任务，并通过智能算法加速标注过程，提升效率。
大模型的开发需要哪些关键要素？
大模型的开发需要大量数据、合适的算法和充足的算力，以确保模型的有效训练和性能提升。
