前言

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的企业和机构开始认识到知识库的重要性。知识库不仅能够集中管理大量的信息和数据，还能通过智能检索和推理功能，为用户提供准确、高效的知识服务。

LangChain 与 ChatGLM 作为当前领先的 AI 技术，为部署本地私有化知识库提供了强大的支持。

LangChain 与 ChatGLM 简介

LangChain 是一个强大的自然语言处理框架，它集成了多种先进的 NLP 技术，包括文本生成、语义理解、情感分析等。通过 LangChain，我们可以轻松地构建出功能强大的聊天机器人、智能问答系统等。

ChatGLM 是基于 GLM（Generative Language Model）的自然语言处理模型，它具备强大的文本生成能力和语义理解能力，可以为用户提供高质量的对话体验。

私有化知识库的优势

私有化知识库指的是将知识库部署在企业或机构的内部网络中，以实现数据的集中管理和安全控制。与公有云知识库相比，私有化知识库具有以下优势：

1、数据安全：私有化部署可以确保数据的安全性和隐私性，避免数据泄露和非法访问；

2、自主可控：私有化知识库允许企业或机构自主管理和控制数据，确保数据的准确性和完整性；

3、灵活定制：私有化部署可以根据企业或机构的实际需求进行定制，满足特定的业务需求。

基于 LangChain 与 ChatGLM 的私有化知识库部署方案

基于 LangChain 与 ChatGLM 的私有化知识库部署主要包括以下几个步骤：

1、需求分析：明确企业或机构的知识库需求，包括数据类型、数据存储方式、用户访问方式等；

2、环境搭建：搭建适合 LangChain 与 ChatGLM 运行的环境，包括服务器、存储设备等；

3、模型训练与部署：利用 LangChain 与 ChatGLM 进行模型训练，将训练好的模型部署到私有化知识库中；

4、数据导入与整理：将企业或机构的数据导入到知识库中，并进行整理和优化，以提高检索和推理的准确性；

5、系统测试与优化：对部署好的私有化知识库进行系统测试，根据测试结果进行优化和调整。

通过容器化快捷部署：

docker run -d --gpus all -p 80:8501 registry.cn-beijing.aliyuncs.com/chatchat/chatchat:0.2.3

*温馨提示*：更多部署方式->请私信留言&交流探讨部署过程中遇到的问题><

总结与展望

基于 LangChain 与 ChatGLM 的私有化知识库部署方案为企业和机构提供了一个高效、安全、可控的知识管理解决方案。

可基于你所具备的服务器、硬件资源等相关条件，选择相应的 LLM 模型：

未来，随着 AI 技术的不断发展，我们有理由相信，私有化知识库将在更多领域得到应用和推广，为企业和机构带来更大的价值。这与早期所接触开发涉及的知识库（对信息的归纳、概括与总结->数据客观存在-信息加工）领域相比来看，AI 在语义、语境搜索，上下文联想，召回率，相关性，准确度等各方面丝毫不逊色，尤其是在垂类的知识领域，AI 检索使得回答更精准（前提：提示词给得恰如其分，让机器成为你的好帮手），效果更受用户青睐！

这样，一个本地私有化知识库应用就完成了搭建。当然，也需要持续关注应用的运行情况，并根据用户反馈和市场需求进行迭代和更新，这包括优化用户体验、增加新功能等。

思考&延伸

AI 在各个领域中的应用越来越广泛，各种大模型相继面世，特别是在大数据、深度学习技术以及新质生产力政策的推动下，通过投入研发，相比于依赖外部模型，打造本地私有化应用可以更好地掌控数据的安全性和可控性。

企业可以自主决定数据的采集、存储和使用方式，确保数据的安全性、隐私性，避免因数据泄露或滥用带来的风险。对于通过 AI 技术推动业务发展和创新的企业和团队来说，这是一个值得投入和尝试的方向。

这不仅有助于实现定制化需求、掌握核心技术、推动创新与发展，还能够培养人才团队和增强数据的安全性与可控性！

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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