基于ChatGLM+Langchain离线搭建本地知识库（免费）-编程知识

简介

服务部署

实现本地知识库

测试

番外

简介

ChatGLM-6B是清华大学发布的一个开源的中英双语对话机器人。基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。

LangChain提供了丰富的生态，可以非常方便的封装自己的工具，并接入到LangcChain的生态中，从而实现语言模型的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，例如 API 和数据库。

服务部署

我是在一台离线服务器上，GPU内存16G，其中python3.10以上，torch1.10以上。首先github下载ChatGLM-6B（https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B），方便调用接口，里面有一个 requirements.txt文件，直接安装里面环境即可，然后在Huggingface下载模型chatglm-6b（https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b），最后将下载好的模型离线打包到离线服务器上。如下所示，其中kownledge文件夹里面包含了我要输入的知识文档（自己的一些文档、pdf、csv文件等）。

当环境搭建好之后，进入ChatGLm-6B文件夹下，打开api.py文件，将tokenizer和model的模型路径修改成从Huggingface下载下来的chatglm-6b模型路径，这里我用的是相对路径。

然后在服务器上运行api.py文件，服务在端口8000运行。

写一个测试代码api_access.py，看看服务是否能被正常使用。值得注意的是，如果你是在本地运行，这里的url写localhost:8000或者127.0.0.1:8000，如果是服务器运行，则写服务器的ip地址。

import requestsdef chat(prompt, history):resp = requests.post(#url = 'http://127.0.0.1:8000',url = 'http://172.27.171.194:8000',json = {"prompt": prompt, "history": history },headers = {"Content-Type": "application/json;charset=utf-8"})return resp.json()['response'], resp.json()['history']history = []
while True:response, history = chat(input("Question:"), history)print('Answer:',response)

运行结果如下所示，说明该api服务能够正常使用。

实现本地知识库

首先在Huggingface下载向量化模型，我选择了text2vec-base-chinese（https://huggingface.co/shibing624/text2vec-base-chinese/tree/main）

然后编写一个embedding.py文件，主要存放各种方法，完整代码如下所示。值得注意的是，由于我的服务器有多张显卡，因此我将cuda设置为1，你如果只有一张显卡，就直接是cuda:0。

from langchain_community.document_loaders import  Docx2txtLoader, PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from transformers import BertModel, BertTokenizer
import torch
import os# -*- coding: utf-8 -*-class EmbeddingFunction:def __init__(self, embedding_function):self.embedding_function = embedding_functiondef embed_query(self, query):return self.embedding_function(query)def embed_documents(self, documents):return [self.embedding_function(doc) for doc in documents]class EmbeddingRetriever:def __init__(self):# 加载embeddingself.embedding_model_dict = {"text2vec3": "shibing624/text2vec-base-chinese","bert-base-chinese": "/home/ai/bert-base-chinese",}def load_documents(self,directory='kownledge'):documents = []for item in os.listdir(directory):if item.endswith("docx") or item.endswith("pdf"):split_docs = self.add_document(directory, item)documents.extend(split_docs)return documentsdef add_document(self, directory='kownledge', doc_name=''):file_path = os.path.join(directory, doc_name)if doc_name.endswith("docx"):loader = Docx2txtLoader(file_path=file_path)elif doc_name.endswith("pdf"):loader = PyPDFLoader(file_path=file_path)data = loader.load()text_spliter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)split_docs = text_spliter.split_documents(data)return split_docsdef load_embedding_mode(self,model_name="text2vec3"):model_path = self.embedding_model_dict[model_name]tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_path)model = BertModel.from_pretrained(model_path).to("cuda:1")def embedding_function(text):inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=512).to("cuda:1")with torch.no_grad():outputs = model(**inputs)embedding = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).squeeze().cpu().numpy().tolist()return embeddingreturn embedding_functiondef store_chroma(self,docs, db):db.add_documents(docs)db.persist()return db

简单解释如下，在load_documents和add_document方法中，由于我的知识文档是docx和pdf格式的，因此我就只写了两个类型，你如果有其他类型比如csv或者txt可以修改调用方式，如：

from langchain_community.document_loaders import  TextLoader,CSVLoader

测试

编写一个问答代码my_qa.py，完整代码如下所示，记得修改url地址。

from langchain_community.vectorstores import Chroma
import requests
from embedding import EmbeddingRetriever,EmbeddingFunction# -*- coding: utf-8 -*-def chat(prompt, history=None):plyload = {"prompt": prompt, "history": [] if not history else history}headers = {"Content-Type": "application/json"}resp = requests.post(url = 'http://172.27.171.194:8000',json = plyload,headers = headers).json()return resp['response']retriever = EmbeddingRetriever()
embedding_function = EmbeddingFunction(retriever.load_embedding_mode())
db = Chroma(embedding_function=embedding_function, persist_directory='VectorStore')# 添加知识文档
if True:documents = retriever.add_document(doc_name='课程表.docx')#documents = retriever.load_documents()db = retriever.store_chroma(documents,db)while True:query = input("question：")similar_docs = db.similarity_search(query,k=3)prompt = "基于以下给出的资料，回答问题：\n"for doc in similar_docs:prompt += f"{doc.page_content}\n"prompt += f"问题: {query}"response = chat(prompt,[])print("Bot:", response)

简单解释如下：

在服务器上运行python my_qa.py，结果如下：

可以看到，准确度还是相当不错的。如果自己输入的知识库数量越多，回答越准确。

最后看看我的服务器上的文档位置。

可能出现的问题

1、解决transformers和sentence-transformers版本冲突问题

使用pip install -U sentence-transformers下载sentence-transformers时会下载最新版2.7.0并且把最新版的transformers4.39.3一起附带下载下来，但是在ChatGLM中要求的transformers版本是4.27.1，因此如果使用最新版的transformers在运行api.py接口时会报错提示没有xxxx属性。解决方式有两种，第一种就是手动降低版本（但可能会报出其他错误），第二种就是修改chatglm-6b的配置文件，如下所示：

就是将从Huggingface下载的模型chatglm-6b下的tokenization_chatglm.py文件进行修改，将第222行的代码注释，放在第196行，也就是super().__init__上面。