大模型应用开发入门指南：从零构建个人知识库

大模型应用开发入门指南为开发者提供一套完整的大模型应用开发入门教程，围绕个人知识库助手的构建展开,教程覆盖从大模型基础理论到实际应用开发的完整链路，适合具备基础Python能力的开发者学习。

1、知识库构建：支持文档加载、向量化存储及检索。

2、多模型调用：封装国内外主流大模型API（如百度文心、讯飞星火、智谱GLM），提供统一调用接口。

3、交互与展示：集成流式回复、历史对话记录，并通过Gradio或FastAPI快速搭建演示界面。

技术架构

1、核心框架

LangChain：用于整合大模型、向量数据库及外部数据源，支持构建检索问答链等复杂应用。

FastAPI：封装本地API服务，统一不同大模型的调用方式。

2、数据处理流程

1、文档加载与切割：支持Markdown、PDF等格式，通过递归字符分割器（RecursiveCharacterTextSplitter）处理长文本。

2、向量化与存储：使用智谱AI或OpenAI的Embedding模型生成向量，并存入Chroma等向量数据库。

3、检索优化：结合语义匹配与关键词改写技术，提升知识片段召回精度。

3、大模型集成

API调用示例：

讯飞星火需通过WebSocket连接，封装为FastAPI服务后支持HTTP请求。

百度文心、GPT等模型可直接通过requests库调用。

Prompt设计：针对不同任务（如摘要生成、问答）设计指令模板，控制模型输出格式。

开发流程

1、环境配置

conda create -n llm-universe python=3.10
conda activate llm-universe
git clone https://github.com/datawhalechina/llm-universe.git
pip install -r requirements.txt

需额外配置NLTK数据包，用于文本分词与处理。

2、知识库构建

数据获取：通过GitHub API抓取组织仓库的README文件，并过滤无关内容。

摘要生成：调用GPT-3.5等模型对文档进行概括，压缩冗余信息。

向量索引：使用ZhipuAIEmbeddings生成向量，构建Chroma数据库。

3、检索与生成优化

评估指标：计算检索准确率（正确答案在返回片段中的比例），针对性优化文本切割策略。

答案割裂：调整文本分割规则或引入语义分割模型。

关键词误导：通过LLM改写用户Query，强化核心意图。