过去半年，随着ChatGPT的火爆，直接带火了整个LLM这个方向，然LLM毕竟更多是基于过去的经验数据预训练而来，没法获取最新的知识，以及各企业私有的知识

为了获取最新的知识，ChatGPT plus版集成了bing搜索的功能，有的模型则会调用一个定位于 “链接各种AI模型、工具”的langchain的bing功能

为了处理企业私有的知识，要么基于开源模型微调，要么更可以基于langchain里集成的向量数据库和LLM搭建本地知识库问答(此处的向量数据库的独特性在哪呢？举个例子，传统数据库做图片检索可能是通过关键词去搜索，向量数据库是通过语义搜索图片中相同或相近的向量并呈现结果)

本文则侧重讲解

什么是LangChain及langchain的整体组成架构

通过langchain-ChatGLM构建本地知识库问答的基本流程，与每个流程背后的逻辑

解读langchain-ChatGLM项目的关键源码，不只是把它当做一个工具使用，因为对工具的原理更了解，则对工具的使用更顺畅

一开始解读不易，因为涉及的项目、技术点不少，所以一开始容易绕晕，好在根据该项目的流程一步步抽丝剥茧之后，给大家呈现了清晰的代码架构

过程中，我从接触该langchain-ChatGLM项目到整体源码梳理清晰并写清楚历时了近一周，而大家有了本文之后，可能不到一天便可以理清了(提升近7倍效率) ，这便是本文的价值和意义之一

langchain-ChatGLM项目的升级版：langchain-Chatchat

我司基于langchain-chatchat二次开发的企业多文档知识库问答系统

第一部分 LangChain的整体组成架构：LLM的外挂/功能库 

通俗讲，所谓langchain ，即把AI中常用的很多功能都封装成库，且有调用各种商用模型API、开源模型的接口，支持以下各种组件

初次接触的朋友一看这么多组件可能直接晕了(封装的东西非常多，感觉它想把LLM所需要用到的功能/工具都封装起来)，为方便理解，我们可以先从大的层面把整个langchain库划分为三个大层：基础层、能力层、应用层

1.1 基础层：models、LLMs、index

1.1.1 Models：模型

各种类型的模型和模型集成，比如OpenAI的各个API/GPT-4等等，为各种不同基础模型提供统一接口

比如通过API完成一次问答

1.1.2 LLMS层

这一层主要强调对models层能力的封装以及服务化输出能力，主要有：

各类LLM模型管理平台：强调的模型的种类丰富度以及易用性

一体化服务能力产品：强调开箱即用

差异化能力：比如聚焦于Prompt管理(包括提示管理、提示优化和提示序列化)、基于共享资源的模型运行模式等等

1.1.3 Index(索引)：Vector方案、KG方案

对用户私域文本、图片、PDF等各类文档进行存储和检索(相当于结构化文档，以便让外部数据和模型交互)，具体实现上有两个方案：一个Vector方案、一个KG方案

1.1.3.1 Index(索引)之Vector方案

对于Vector方案：即对文件先切分为Chunks，在按Chunks分别编码存储并检索，可参考此代码文件：langchain/libs/langchain/langchain/indexes /vectorstore.py

1.1.3.2 Index(索引)之KG方案

对于KG方案：这部分利用LLM抽取文件中的三元组，将其存储为KG供后续检索，可参考此代码文件：langchain/libs/langchain/langchain/indexes /graph.py

1.2 能力层：Chains、Memory、Tools

如果基础层提供了最核心的能力，能力层则给这些能力安装上手、脚、脑，让其具有记忆和触发万物的能力，包括：Chains、Memory、Tool三部分

1.2.1 Chains：链接

简言之，相当于包括一系列对各种组件的调用，可能是一个 Prompt 模板，一个语言模型，一个输出解析器，一起工作处理用户的输入，生成响应，并处理输出

具体而言，则相当于按照不同的需求抽象并定制化不同的执行逻辑，Chain可以相互嵌套并串行执行，通过这一层，让LLM的能力链接到各行各业

比如与Elasticsearch数据库交互的：elasticsearch_database

比如基于知识图谱问答的：graph_qa

 其中的代码文件：chains/graph_qa/base.py 便实现了一个基于知识图谱实现的问答系统，具体步骤为

首先，根据提取到的实体在知识图谱中查找相关的信息「这是通过 self.graph.get_entity_knowledge(entity) 实现的，它返回的是与实体相关的所有信息，形式为三元组」

然后，将所有的三元组组合起来，形成上下文

最后，将问题和上下文一起输入到qa_chain，得到最后的答案

1.2.2 Memory：记忆

简言之，用来保存和模型交互时的上下文状态，处理长期记忆

具体而言，这层主要有两个核心点：

  对Chains的执行过程中的输入、输出进行记忆并结构化存储，为下一步的交互提供上下文，这部分简单存储在Redis即可

  根据交互历史构建知识图谱，根据关联信息给出准确结果，对应的代码文件为：memory/kg.py

1.2.2 Memory：记忆

简言之，用来保存和模型交互时的上下文状态，处理长期记忆

具体而言，这层主要有两个核心点：

  对Chains的执行过程中的输入、输出进行记忆并结构化存储，为下一步的交互提供上下文，这部分简单存储在Redis即可

  根据交互历史构建知识图谱，根据关联信息给出准确结果，对应的代码文件为：memory/kg.py

此外，关于Wikipedia可以关注下这个代码文件：langchain/docstore/wikipedia.py ...

最终langchain的整体技术架构可以如下图所示 (查看高清大图，此外，这里还有另一个架构图)

第二部分 基于LangChain + ChatGLM-6B(23年7月初版)的本地知识库问答

2.1 核心步骤：如何通过LangChain+LLM实现本地知识库问答

2023年7月，GitHub上有一个利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用：langchain-ChatGLM (这是其GitHub地址，当然还有和它类似的但现已支持Vicuna-13b的项目，比如LangChain-ChatGLM-Webui )，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案

该项目受 GanymedeNil 的项目 document.ai，和 AlexZhangji 创建的 ChatGLM-6B Pull Request 启发，建立了全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用。现已支持使用 ChatGLM-6B、 ClueAI/ChatYuan-large-v2 等大语言模型的接入

该项目中 Embedding 默认选用的是 GanymedeNil/text2vec-large-chinese，LLM 默认选用的是 ChatGLM-6B，依托上述模型，本项目可实现全部使用开源模型离线私有部署

本项目实现原理如下图所示 (与基于文档的问答 大同小异，过程包括：1 加载文档 -> 2 读取文档 -> 3/4文档分割 -> 5/6 文本向量化 -> 8/9 问句向量化 -> 10 在文档向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 11/12/13 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt中 -> 14/15提交给LLM生成回答 )

第一阶段：加载文件-读取文件-文本分割(Text splitter)

加载文件：这是读取存储在本地的知识库文件的步骤

读取文件：读取加载的文件内容，通常是将其转化为文本格式

文本分割(Text splitter)：按照一定的规则(例如段落、句子、词语等)将文本分割

第二阶段：文本向量化(embedding)-存储到向量数据库

文本向量化(embedding)：这通常涉及到NLP的特征抽取，可以通过诸如TF-IDF、word2vec、BERT等方法将分割好的文本转化为数值向量

存储到向量数据库：文本向量化之后存储到数据库vectorstore (FAISS，下一节会详解FAISS)

第三阶段：问句向量化
这是将用户的查询或问题转化为向量，应使用与文本向量化相同的方法，以便在相同的空间中进行比较

第四阶段：在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个
这一步是信息检索的核心，通过计算余弦相似度、欧氏距离等方式，找出与问句向量最接近的文本向量

第五阶段：匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt中
这是利用匹配出的文本来形成与问题相关的上下文，用于输入给语言模型

第六阶段：提交给LLM生成回答

最后，将这个问题和上下文一起提交给语言模型(例如GPT系列)，让它生成回答
比如知识查询

如你所见，这种通过组合langchain+LLM的方式，特别适合一些垂直领域或大型集团企业搭建通过LLM的智能对话能力搭建企业内部的私有问答系统，也适合个人专门针对一些英文paper进行问答，比如比较火的一个开源项目：ChatPDF，其从文档处理角度来看，实现流程如下：

2.2 Facebook AI Similarity Search(FAISS)：高效向量相似度检索

Faiss的全称是Facebook AI Similarity Search (官方介绍页、GitHub地址)，是FaceBook的AI团队针对大规模相似度检索问题开发的一个工具，使用C++编写，有python接口，对10亿量级的索引可以做到毫秒级检索的性能

简单来说，Faiss的工作，就是把我们自己的候选向量集封装成一个index数据库，它可以加速我们检索相似向量TopK的过程，其中有些索引还支持GPU构建

2.2.1 Faiss检索相似向量TopK的基本流程

Faiss检索相似向量TopK的工程基本都能分为三步：

得到向量库

此文，现在faiss官方支持八种度量方式，分别是：

METRIC_INNER_PRODUCT（内积）

METRIC_L1（曼哈顿距离）

METRIC_L2（欧氏距离）

METRIC_Linf（无穷范数）

METRIC_Lp（p范数）

METRIC_BrayCurtis（BC相异度）

METRIC_Canberra（兰氏距离/堪培拉距离）

METRIC_JensenShannon（JS散度）

2.2.2.1 Flat ：暴力检索

优点：该方法是Faiss所有index中最准确的，召回率最高的方法，没有之一；

缺点：速度慢，占内存大。

使用情况：向量候选集很少，在50万以内，并且内存不紧张。

注：虽然都是暴力检索，faiss的暴力检索速度比一般程序猿自己写的暴力检索要快上不少，所以并不代表其无用武之地，建议有暴力检索需求的同学还是用下faiss。

构建方法：

2.3 项目部署：langchain + ChatGLM-6B搭建本地知识库问答

2.3.1 部署过程一：支持多种使用模式

其中的LLM模型可以根据实际业务的需求选定，本项目中用的ChatGLM-6B，其GitHub地址为：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B

ChatGLM-6B 是⼀个开源的、⽀持中英双语的对话语⾔模型，基于 General LanguageModel (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）

ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答

对应输出：

占用显存情况：大约15个G

2.3.2 部署过程二：支持多种社区上的在线体验

项目地址：https://github.com/thomas-yanxin/LangChain-ChatGLM-Webui

HUggingFace社区在线体验：https://huggingface.co/spaces/thomas-yanxin/LangChain-ChatLLM

再回顾一遍langchain-ChatGLM这个项目的架构图

 如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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