如何搭建公司内部知识库的大模型小助手

需求

之前给领导画饼，说是要搞个智能大模型助手，这不就得实现这个饼了。 简单讲讲这个需求：

能根据喂给它的文件的内容进行回答能进行编排（温度，敏感词过滤等）能暴露成API和WebApp

技术选型

经过综合考量，LLM部署和推理框架选用 (Xinference)

LLMOps平台选用Dify.AI · The Innovation Engine for Generative AI Applications

这个是国人写的，支持企业级部署

大模型使用 智谱清言 (chatglm.cn)

不多说，清华的

安装

基础环境

基础环境需要Python39 pip、docker

Xinference

安装可以参考：部署快捷、使用简单、推理高效！大模型部署和推理框架 Xinference 来了！_大模型部署框架-CSDN博客

以及官方文档安装 — Xinference

值得注意的是，安装Xinference之后会安装会自动安装PyTorch，和对应的CUDA，此时你需要自己检查下是否安装正确

Dify

这个直接用Docker-compose即可

将源码拉下来找到源码对应的docker目录，使用docker-compose启动

简单使用

这里会简单搞1个Node小助手

首先进入Xinference把模型跑起来,启动命令

xinference-local


12

之后找到想要的模型，点击run，初次会需要下载，建议最好跑在Nvidia的GPU上。

跑起来后，通过左侧RunningModels菜单，可以看到正在跑的模型 点击右侧即可进入WebApp（就是日常使用GPT的聊天窗）

想要进一步得出想要的小助手，需要对模型进行编排，这时候就需要请出Dify，启动后，进入到Nginx容器的地址，进入设置，对接好Xinference。

之后创建应用

可以看到这里用了知识库，先在Xinference里跑起Embedding 模型，作用是将文本转换为向量

然后跑Rerank 模型，用来对文本进行排序

最后回到Dify，创建知识库，选择好对应的模型，

之后在回到模型编排，将对应的知识库放进上下文里，提示词写上按上下文回答。

发布后打开概览，可以看到你的APP和API

点击APP的预览，进入到熟悉的聊天窗

至此，本地部署大模型就完成了，当然这套也可以部署在服务器上，只需要选择对应的Linux的版本，以及确保网络的通畅。

值得提醒的是：硬件一定要好，否则不但达不到你对大模型的预期，搭建过程也会困难重重

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

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