不知道你有没有过这样的经历： 工作里有一堆项目文档、技术方案，每次要找个参数、回忆某个接口的用法，都要在一堆文件夹里翻半天，翻了半小时才找到那个早就被你忘在角落的 md 文档； 想让 AI 帮你总结这些文档的内容，但是又不敢把这些公司的内部资料、私人的项目文档上传到 ChatGPT 或者其他第三方的 AI 工具里 —— 万一数据泄露了怎么办？之前就看到过新闻，有人把公司的机密文档上传到第三方 AI，结果直接被泄露了，最后丢了工作； 想用那些付费的知识库工具？比如某 AI 的企业版，一个月就要大几百，对于个人开发者或者小团队来说，实在是有点肉疼； 而且很多工具还必须联网才能用，有时候在飞机上、在没网的工地，想查点资料根本用不了。

我之前就被这些问题折磨了好久，直到上个月，我下定决心，能不能自己搭一个本地的知识库？完全在自己的电脑上跑，数据不用上传给任何人，完全免费，不用联网也能用？

说干就干，这一折腾就是 7 天，踩了无数的坑：最开始下错了模型版本，直接把显卡显存爆了；然后文本分割的参数不对，导致 AI 根本检索不到正确的内容；还有中文乱码、模型瞎回答的问题，一个个解决之后，终于搞出了一个完整可用的版本。

现在我把这个完整的教程分享给你，你不用再踩我踩过的坑，跟着这篇教程，哪怕你是新手，也能在半小时之内，搭出一个属于自己的本地知识库，支持 PDF、Word、TXT、Markdown 所有常见的文档格式，支持多轮对话，完全免费，数据永远在你自己手里，再也不怕泄露了！

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一、技术栈选型：为什么是 LangChain+Qwen2？

在动手之前，我也对比了好多不同的技术栈，比如有的用 Llama2，有的用 ChatGLM，最后还是选了 LangChain+Qwen2 的组合，原因很简单：好用、免费、对新手友好，而且性能足够强。

1.1 LangChain：大模型应用的 “胶水”

如果你之前接触过大模型应用，肯定听过 LangChain 的名字。简单来说，LangChain 就是一个开源的框架，它帮你把大模型、向量数据库、文档加载这些零散的组件都粘起来，不用你自己从零写所有的代码。

比如你要加载 PDF 文档？LangChain 已经帮你写好了对应的加载器，直接调用就行；你要做文本分割？它有现成的分割器，不用你自己写字符串处理的代码；你要做检索增强生成（RAG）？它有现成的 RetrievalQA 链，几行代码就能搞定。

对于我们这种要快速搭一个知识库的人来说，LangChain 真的是省了太多事了，不用重复造轮子。

1.2 Qwen2：开源大模型的性价比之王

Qwen2 是阿里通义千问团队开源的大模型，说实话，这是我用过的开源大模型里，中文效果最好的之一，没有之一。

对比其他的开源模型，Qwen2 有几个特别大的优势：

1. 中文能力拉满：毕竟是国内团队训练的，对中文的理解、中文的生成，比很多国外的模型强太多了，不会出现那种翻译腔，也不会理解不了中文的梗和专业术语；

2. 开源免费：完全开源，个人和企业都能免费商用，不用付任何费用；

3. 量化版本友好：官方提供了 GPTQ、AWQ 这些量化后的版本，7B 的模型，量化成 4bit 之后，只需要 8G 左右的显存就能跑，普通的游戏显卡，比如 3060、3070、4060 这些，都能轻松带动，甚至没有显卡，用 CPU 也能跑，就是慢一点而已；

4. 上下文够大：7B 的模型就有 128K 的上下文，相当于 9 万多字，哪怕是很长的文档，也能处理得过来。

之前我也试过 Llama2、ChatGLM 这些，对比下来，同样的硬件条件下，Qwen2 的回答效果是最好的，而且速度也更快。

1.3 其他配套工具：轻量好用的开源组件

除了这两个核心的，我们还需要几个小工具，都是轻量、零配置的：

• Chroma：本地向量数据库，不用你装 MySQL、不用装 Elasticsearch，解压就能用，完全在本地运行，数据存在你的电脑里，而且 API 特别简单，几行代码就能把向量存进去、查出来；

• Gradio：快速做 Web 界面的工具，不用你写 HTML、CSS、JS，几行 Python 代码，就能生成一个好看的网页界面，支持文件上传、对话，打开浏览器就能用，特别方便；

• TextSplit：LangChain 自带的文本分割工具，能智能的把长文档切成小块，不会把专业名词、句子切开，保证检索的准确性。

1.4 整体架构：整个系统是怎么跑起来的

可能你看到这么多组件有点懵，没关系，整个系统的流程其实特别简单，我给你画了个架构图，一看就懂：

整个流程分为两部分：

1. 文档处理阶段：你把自己的文档上传上去，系统先把文档加载出来，然后切成小的文本块，然后把每个文本块转成向量，存到本地的向量数据库里，这一步就完成了知识库的构建；

2. 问答阶段：你输入一个问题，系统先把你的问题转成向量，然后去向量数据库里，找到和这个问题最相关的几个文本块，然后把这些文本块和你的问题一起，喂给本地的 Qwen2 大模型，大模型就会基于这些文档的内容，给你生成准确的回答，而且不会瞎编。

整个过程，所有的数据都在你的电脑里，不会上传到任何地方，完全离线也能运行，是不是特别安全？

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二、环境准备：3 分钟搞定运行环境

接下来我们开始动手，首先第一步，把环境准备好，其实特别简单，跟着我一步步来就行。

2.1 系统要求：你的电脑能不能跑？

首先说一下硬件要求，其实要求真的不高：

• 如果有 N 卡的话：显存≥8G，就能跑 7B 的 4bit 量化模型，速度大概是每秒 10-20 个 token，也就是每秒几个字，完全够用；

• 如果没有 N 卡，用 CPU 的话：内存≥16G，也能跑，就是速度会慢一点，大概每秒 1-2 个 token，用来查资料也够用了；

• 系统的话：Windows、Linux、Mac 都支持，我自己是在 Windows 11 上测试的，Linux 和 Mac 也没问题，跟着教程来就行。

2.2 Python 环境配置

首先你需要安装 Python，建议用 Python 3.9 到 3.11 之间的版本，不要用太新的，也不要用太老的，不然有些依赖包会装不上。

如果你还没装 Python，可以去官网下载：https://www.python.org/downloads/，安装的时候记得勾选 “Add Python to PATH”，这个很重要，不然你在命令行用不了 python 命令。

装完 Python 之后，建议你创建一个虚拟环境，避免把你的全局 Python 环境搞乱了，当然如果你嫌麻烦，跳过这一步也可以。

创建虚拟环境的命令：

# 创建虚拟环境，名字叫qwen-rag
python -m venv qwen-rag

# 激活虚拟环境
# Windows系统：
qwen-rag\Scripts\activate

# Linux/Mac系统：
source qwen-rag/bin/activate

2.3 依赖包一键安装

接下来我们安装需要的依赖包，我把所有需要的包都整理好了，你直接复制下面的命令，运行就行，它会自动把所有的依赖都装好。

pip install langchain langchain-community langchain-chroma transformers auto-gptq accelerate sentence-transformers unstructured pdf2image pytesseract python-docx gradio

哦，对了，如果你是 Windows 系统，安装的时候可能会遇到一些小问题，比如 pytesseract 装不上？没关系，你可以单独装一下，或者用 conda 装，不过大部分情况下，上面的命令直接就能跑通。

还有，如果你是 CPU 运行的话，不需要装 CUDA，直接装上面的包就行，它会自动用 CPU 模式。

2.4 Qwen2 模型下载：两种方式任选

接下来是最关键的一步：下载 Qwen2 的模型，这里一定要注意，我们要下的是量化后的 4bit GPTQ 版本，不然原版的模型太大了，你的显卡根本跑不起来。

我推荐你用 Qwen2-7B-Instruct-GPTQ-4Bit 这个版本，这个版本是我测试过的，效果最好，占用显存最小，8G 显存就能轻松跑。

下载有两种方式，你选一种就行：

方式一：从 ModelScope 下载（国内用户推荐，速度快）

ModelScope 是阿里的模型托管平台，国内下载速度特别快，不用翻墙，你可以先装一下 ModelScope 的下载工具：

pip install modelscope

然后用下面的 Python 代码下载，直接运行就行：

from modelscope import snapshot_download
# 下载模型，会自动存到默认的缓存目录
model_dir = snapshot_download("qwen/Qwen2-7B-Instruct-GPTQ-Int4")
print(f"模型下载完成，路径是：{model_dir}")

运行之后，它就会自动下载模型了，整个模型大概 4G 左右，你的网速如果是 10M 的话，大概 10 分钟就能下完，比 HuggingFace 快多了。

方式二：从 HuggingFace 下载（国外用户推荐）

如果你在国外，或者能访问 HuggingFace，也可以从 HuggingFace 下载，地址是：https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-7B-Instruct-GPTQ-Int4

你可以用 git lfs 下载，首先装 git lfs：

git lfs install

然后 clone 模型：

git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-7B-Instruct-GPTQ-Int4

这样也能把模型下下来，不过国内的话，这个速度会很慢，所以还是推荐用 ModelScope。

下载完之后，记住你的模型路径，后面我们要用到。

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三、文档加载与预处理：让你的资料变成 AI 能懂的格式

环境准备好了之后，接下来我们处理文档，很多人会问，我有 PDF、Word、TXT 这些不同的文档，都能支持吗？当然可以，LangChain 帮我们做好了所有的加载器，不管是什么格式，都能一键加载。

3.1 支持多格式文档：TXT/MD/PDF/Word 全覆盖

LangChain 支持几乎所有常见的文档格式：

• TXT、Markdown：纯文本格式，直接加载就行；

• PDF：不管是扫描版还是文字版，都能加载，扫描版的话，会自动用 OCR 识别文字；

• Word：.doc 和.docx 都支持；

• PPT：哦，对了，也支持 PPT，不过我们这次主要用常见的这几个，其他的你可以自己拓展。

3.2 文本智能分割：解决长文档的痛点

加载完文档之后，我们要把长文档切成小的文本块，为什么要切？因为大模型的上下文是有限的，而且向量数据库里的向量，是对小文本块的，如果你把整个 10 万字的文档转成一个向量，那检索的时候根本找不到你要的内容。

但是切的时候也不能乱切，比如你不能直接按字数切，把一个完整的句子、一个专业名词切成两半，比如 “LangChain 框架”，你切成了 “LangCh” 和 “ain 框架”，那这个向量就没用了。

所以 LangChain 提供了一个RecursiveCharacterTextSplitter，它会先按换行、按标点来切，尽量保证每个文本块都是完整的句子、完整的段落，这样切出来的文本块，语义是完整的，检索的时候就会准确很多。

3.3 实战代码：一行代码加载所有文档

好了，说了这么多，我们来看代码，这部分代码很简单，你直接复制就能用：

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader, TextLoader, PyPDFLoader, Docx2txtLoader

# 定义加载器，根据不同的文件后缀，用不同的加载器
LOADER_MAPPING = {
    ".txt": (TextLoader, {"encoding": "utf8"}),
    ".md": (TextLoader, {"encoding": "utf8"}),
    ".pdf": (PyPDFLoader, {}),
    ".docx": (Docx2txtLoader, {}),
}

def load_documents(directory):
    """
    加载指定目录下的所有文档
    """
    loader = DirectoryLoader(
        directory,
        glob="**/*.*",  # 加载所有子目录下的所有文件
        loader_cls=lambda file_path: 
            LOADER_MAPPING[file_path.suffix][0](str(file_path), **LOADER_MAPPING[file_path.suffix][1])
        if file_path.suffix in LOADER_MAPPING else None,
        show_progress=True,  # 显示加载进度
    )
    # 加载文档
    documents = loader.load()
    print(f"加载了{len(documents)}个文档")
    
    # 文本分割
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        chunk_size=512,  # 每个文本块的大小，512个字符
        chunk_overlap=50,  # 重叠的大小，避免把上下文切断
        length_function=len,
    )
    texts = text_splitter.split_documents(documents)
    print(f"分割成了{len(texts)}个文本块")
    
    return texts

这个函数，你只要传一个目录的路径，它就会自动把这个目录下所有的 TXT、MD、PDF、Word 文档都加载出来，然后自动分割好，是不是特别方便？

比如你有一个my_docs的文件夹，里面放了你的所有文档，你只要调用load_documents("./my_docs")，就搞定了。

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四、向量数据库：让 AI 能快速找到你要的内容

文档分割好之后，接下来我们要把这些文本块存到向量数据库里，这样后面用户提问的时候，AI 才能快速找到和问题相关的内容。

4.1 为什么需要向量数据库？

可能你会问，为什么不直接把所有文档都喂给大模型？不行啊，因为大模型的上下文是有限的，128K 的上下文，也就不到 10 万字，如果你有 100 万字的文档，根本塞不进去。

而且，如果你把所有文档都塞进去，大模型也找不到你要的内容，就像你把一整本书都给一个人，然后问他某一页的某个问题，他也得翻半天，而且很容易看错。

向量数据库就是解决这个问题的，它先把每个文本块转成一个向量，向量其实就是一串数字，代表这个文本的语义，比如 “LangChain 怎么用” 和 “LangChain 的使用方法”，这两个的向量就会很接近。

当你提问的时候，它把你的问题也转成向量，然后去向量数据库里，找和你的问题向量最接近的那几个文本块，这样就能快速找到你要的内容，然后只把这几个小的文本块喂给大模型，大模型就能基于这些内容给你回答了，这样哪怕你有 1000 万字的文档，也能处理。

4.2 Chroma：零配置的本地向量数据库

我们用的 Chroma 就是一个特别轻量的向量数据库，不用你装任何服务，不用配置，直接用 Python 调用就行，所有的数据都存在你的本地文件夹里，下次打开的时候，直接加载就行，不用重新处理文档。

4.3 向量嵌入：把文本变成计算机能理解的向量

要把文本转成向量，我们需要一个嵌入模型，这里我们用的是all-MiniLM-L6-v2，这个是一个特别小但是效果很好的嵌入模型，只有几十 M，速度很快，中文的效果也不错。

当然，你也可以用 Qwen2 自己的嵌入模型，不过这个小模型已经足够用了，而且速度快很多。

4.4 持久化存储：下次打开不用重新加载

Chroma 支持持久化，也就是你处理完文档之后，它会把向量数据库存在你的本地磁盘里，下次你再打开程序的时候，直接加载这个数据库就行，不用重新加载文档、重新分割、重新生成向量，省了好多时间。

好了，这部分的代码来了：

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings

# 初始化嵌入模型
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")

def create_vector_db(texts, persist_directory="./chroma_db"):
    """
    创建向量数据库，并且持久化
    """
    # 创建Chroma数据库
    db = Chroma.from_documents(
        texts,
        embeddings,
        persist_directory=persist_directory,  # 持久化的目录
    )
    # 持久化保存
    db.persist()
    print(f"向量数据库创建完成，保存在{persist_directory}")
    return db

def load_vector_db(persist_directory="./chroma_db"):
    """
    加载已经存在的向量数据库
    """
    db = Chroma(
        persist_directory=persist_directory,
        embedding_function=embeddings,
    )
    print(f"向量数据库加载完成")
    return db

太简单了是不是？如果你是第一次运行，就调用create_vector_db，把分割好的文本传进去，它就会帮你创建数据库，并且存到本地。如果不是第一次，直接调用load_vector_db，一秒钟就加载好了，不用重新处理文档。

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五、LangChain 检索链：实现基于文档的智能问答

好了，数据库建好了，接下来就是最核心的部分：构建检索问答链，也就是让 AI 能根据数据库里的内容，回答你的问题。

5.1 Prompt 工程：让 AI 只回答你文档里的内容

这一步特别重要，很多人搭出来的知识库，AI 总是瞎编，回答一些文档里没有的内容，为什么？就是因为 Prompt 没调好。

我们要给 AI 一个明确的指令：你只能根据我给你的文档内容来回答，如果文档里没有的内容，你就说你不知道，不要瞎编。

我给你整理了一个特别好用的 Prompt，我自己测试了好久，效果特别好：

你是一个专业的知识库助手，你需要根据用户提供的上下文内容来回答用户的问题。
请严格遵守以下规则：
1. 你只能使用上下文里的内容来回答，绝对不能编造信息，不能回答上下文里没有的内容。
2. 如果上下文里没有足够的信息来回答用户的问题，你必须直接说“抱歉，我的知识库中没有相关的内容，无法回答你的问题。”，绝对不能自己瞎编。
3. 回答要清晰、有条理，分点说明，不要有多余的内容。
4. 不要提到“根据上下文”、“根据提供的信息”这类话，就像你本来就知道这些内容一样。

上下文内容：
{context}

历史对话：
{chat_history}

用户的问题：{question}

你的回答：

看到没，这个 Prompt 把规则说的特别清楚，AI 就不会瞎编了，我测试了很多次，只要文档里有的内容，它都能准确回答，没有的内容，它就会说不知道，特别靠谱。

5.2 多轮对话支持：记住你的历史提问

很多人做的知识库，都是单次对话，你问一个问题，它回答一个，下一个问题它就忘了之前的了，比如你先问 “这个接口的参数是什么？”，它回答了，然后你问 “那这个参数的默认值是多少？”，它就不知道你说的是哪个接口了。

我们的知识库要支持多轮对话，也就是 AI 能记住你之前的提问，这样你就能连续问问题，就像和 ChatGPT 聊天一样。

LangChain 的ConversationalRetrievalChain就帮我们实现了这个功能，它会自动把历史对话拼到 Prompt 里，让 AI 记住之前的内容。

5.3 大模型推理：本地调用 Qwen2 生成回答

接下来就是加载 Qwen2 模型，本地做推理，这里我们用 HuggingFace 的 pipeline，加载 GPTQ 量化后的模型，自动用 GPU 加速，如果没有 GPU 的话，自动用 CPU。

5.4 完整的链构建代码

好了，这部分的完整代码来了：

from langchain.llms import HuggingFacePipeline
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
import torch
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 你的模型路径，就是之前下载Qwen2模型的路径
MODEL_PATH = "qwen/Qwen2-7B-Instruct-GPTQ-Int4"  # 这里改成你自己的模型路径

def load_llm():
    """
    加载Qwen2大模型
    """
    print("正在加载大模型，这可能需要一点时间...")
    # 加载tokenizer
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH)
    
    # 加载模型，自动检测GPU/CPU
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        MODEL_PATH,
        device_map="auto",  # 自动分配设备，有GPU就用GPU，没有就用CPU
        torch_dtype=torch.float16,
        trust_remote_code=True,
    )
    
    # 创建pipeline
    pipe = pipeline(
        "text-generation",
        model=model,
        tokenizer=tokenizer,
        max_new_tokens=512,  # 最大生成的token数
        temperature=0.7,  # 温度，越低越准确，越高越有创意
        top_p=0.9,
        repetition_penalty=1.1,
        do_sample=True,
    )
    
    # 包装成LangChain的LLM
    llm = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)
    print("大模型加载完成！")
    return llm

def create_qa_chain(db, llm):
    """
    创建检索问答链
    """
    # 定义Prompt
    prompt_template = """
你是一个专业的知识库助手，你需要根据用户提供的上下文内容来回答用户的问题。
请严格遵守以下规则：
1. 你只能使用上下文里的内容来回答，绝对不能编造信息，不能回答上下文里没有的内容。
2. 如果上下文里没有足够的信息来回答用户的问题，你必须直接说“抱歉，我的知识库中没有相关的内容，无法回答你的问题。”，绝对不能自己瞎编。
3. 回答要清晰、有条理，分点说明，不要有多余的内容。
4. 不要提到“根据上下文”、“根据提供的信息”这类话，就像你本来就知道这些内容一样。

上下文内容：
{context}

历史对话：
{chat_history}

用户的问题：{question}

你的回答：
    """
    
    # 创建链
    qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
        llm=llm,
        retriever=db.as_retriever(search_kwargs={"k": 5}),  # 检索最相关的5个文本块
        combine_docs_chain_kwargs={"prompt": PromptTemplate.from_template(prompt_template)},
    )
    return qa_chain

这个链创建好之后，你就可以用它来问答了，比如：

chat_history = []  # 历史对话，用来存之前的问答
question = "这个项目的接口参数是什么？"
result = qa_chain({"question": question, "chat_history": chat_history})
print(result["answer"])
# 把这次的问答加到历史里
chat_history.append((question, result["answer"]))

这样，下一次你问问题的时候，把 chat_history 传进去，AI 就记住之前的内容了，完美支持多轮对话。

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六、前端界面：5 行代码做一个好用的 WebUI

你以为我们要在命令行里问答？当然不是，我们做一个好看的 Web 界面，打开浏览器就能用，还能直接上传文件，特别方便。

我们用 Gradio 来做，Gradio 真的是太方便了，不用写任何前端代码，几行 Python 就能做一个好看的界面。

6.1 Gradio：不用写前端也能做界面

Gradio 是一个开源的 Python 库，它能帮你快速把你的 Python 函数，包装成一个 Web 界面，支持输入框、按钮、文件上传、对话窗口这些所有常见的组件，而且自动适配手机和电脑，特别好用。

6.2 支持文件上传：随时添加新的资料

我们的界面，左边是文件上传区域，你可以随时上传新的文档，上传之后，系统会自动处理，加到你的知识库里面，右边是对话窗口，你可以和 AI 聊天，问问题，就像 ChatGPT 一样。

6.3 界面效果：开箱即用的交互体验

做好之后的界面是这样的，是不是特别好看？

这部分的代码也特别简单，我们会在最后的完整代码里整合好，你直接用就行。

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七、完整可运行代码：复制就能跑

好了，前面我们把所有的部分都拆开来讲解了，现在我把所有的代码都整合到一起了，你直接复制这个完整的代码，保存成一个local_rag.py的文件，然后直接运行就行，不用自己拼了。

import os
import torch
import gradio as gr
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.llms import HuggingFacePipeline
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
from langchain_community.document_loaders import TextLoader, PyPDFLoader, Docx2txtLoader

# -------------------------- 配置项，你可以自己改 --------------------------
# 你的Qwen2模型路径，改成你自己的！
MODEL_PATH = "qwen/Qwen2-7B-Instruct-GPTQ-Int4"
# 向量数据库持久化路径
PERSIST_DIRECTORY = "./chroma_db"
# 文本分割的参数
CHUNK_SIZE = 512
CHUNK_OVERLAP = 50
# 检索的数量
RETRIEVE_K = 5
# 模型生成的参数
MAX_NEW_TOKENS = 512
TEMPERATURE = 0.7
# -------------------------------------------------------------------------

# 初始化嵌入模型
print("正在初始化嵌入模型...")
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")

# 加载大模型
def load_llm():
    print("正在加载大模型，这可能需要1-2分钟...")
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        MODEL_PATH,
        device_map="auto",
        torch_dtype=torch.float16,
        trust_remote_code=True,
    )
    
    pipe = pipeline(
        "text-generation",
        model=model,
        tokenizer=tokenizer,
        max_new_tokens=MAX_NEW_TOKENS,
        temperature=TEMPERATURE,
        top_p=0.9,
        repetition_penalty=1.1,
        do_sample=True,
    )
    
    llm = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)
    print("大模型加载完成！")
    return llm

# 加载文档
def load_single_file(file_path):
    ext = os.path.splitext(file_path)[1].lower()
    if ext == ".txt":
        loader = TextLoader(file_path, encoding="utf8")
    elif ext == ".md":
        loader = TextLoader(file_path, encoding="utf8")
    elif ext == ".pdf":
        loader = PyPDFLoader(file_path)
    elif ext == ".docx":
        loader = Docx2txtLoader(file_path)
    else:
        raise ValueError(f"不支持的文件格式：{ext}")
    
    documents = loader.load()
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        chunk_size=CHUNK_SIZE,
        chunk_overlap=CHUNK_OVERLAP,
        length_function=len,
    )
    texts = text_splitter.split_documents(documents)
    return texts

# 加载向量数据库
def get_vector_db():
    if os.path.exists(PERSIST_DIRECTORY):
        db = Chroma(
            persist_directory=PERSIST_DIRECTORY,
            embedding_function=embeddings,
        )
        print("加载已有的向量数据库...")
    else:
        db = Chroma(
            persist_directory=PERSIST_DIRECTORY,
            embedding_function=embeddings,
        )
        print("创建新的向量数据库...")
    return db

# 创建问答链
def create_qa_chain(db, llm):
    prompt_template = """
你是一个专业的知识库助手，你需要根据用户提供的上下文内容来回答用户的问题。
请严格遵守以下规则：
1. 你只能使用上下文里的内容来回答，绝对不能编造信息，不能回答上下文里没有的内容。
2. 如果上下文里没有足够的信息来回答用户的问题，你必须直接说“抱歉，我的知识库中没有相关的内容，无法回答你的问题。”，绝对不能自己瞎编。
3. 回答要清晰、有条理，分点说明，不要有多余的内容。
4. 不要提到“根据上下文”、“根据提供的信息”这类话，就像你本来就知道这些内容一样。

上下文内容：
{context}

历史对话：
{chat_history}

用户的问题：{question}

你的回答：
    """
    
    qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
        llm=llm,
        retriever=db.as_retriever(search_kwargs={"k": RETRIEVE_K}),
        combine_docs_chain_kwargs={"prompt": PromptTemplate.from_template(prompt_template)},
    )
    return qa_chain

# 主函数
def main():
    # 加载数据库
    db = get_vector_db()
    # 加载大模型
    llm = load_llm()
    # 创建问答链
    qa_chain = create_qa_chain(db, llm)
    
    # 定义对话函数
    def chat(message, chat_history):
        result = qa_chain({"question": message, "chat_history": chat_history})
        response = result["answer"]
        chat_history.append((message, response))
        return "", chat_history
    
    # 定义上传函数
    def upload_file(file):
        if file is None:
            return "请先选择文件！"
        try:
            texts = load_single_file(file.name)
            db.add_documents(texts)
            db.persist()
            return f"文件 {os.path.basename(file.name)} 上传成功，已经添加到知识库啦！"
        except Exception as e:
            return f"上传失败：{str(e)}"
    
    # 创建界面
    with gr.Blocks(title="本地知识库助手") as demo:
        gr.Markdown("# 📚 本地知识库助手")
        gr.Markdown("完全本地运行，数据不泄露，免费使用！支持PDF/Word/TXT/MD格式文档")
        
        with gr.Row():
            with gr.Column(scale=1):
                file_input = gr.File(label="上传你的文档")
                upload_btn = gr.Button("添加到知识库", variant="primary")
                upload_status = gr.Textbox(label="上传状态", interactive=False)
            
            with gr.Column(scale=2):
                chatbot = gr.Chatbot(height=600, label="对话窗口")
                msg = gr.Textbox(label="输入你的问题，按回车发送")
                send_btn = gr.Button("发送", variant="primary")
        
        # 绑定事件
        msg.submit(chat, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
        send_btn.click(chat, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
        upload_btn.click(upload_file, [file_input], [upload_status])
    
    # 启动服务
    print("启动Web服务，访问 http://127.0.0.1:7860 即可使用！")
    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, inbrowser=True)

if __name__ == "__main__":
    main()

看到没，这就是完整的代码，所有的部分都整合好了，你只要改一下里面的MODEL_PATH，改成你自己的模型路径，然后运行：

python local_rag.py

然后它就会自动加载模型，自动打开浏览器，你就能用了！是不是特别简单？

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八、实测效果：真的能代替付费知识库吗？

很多人肯定会问，这个自己搭的知识库，效果到底怎么样？能不能代替那些付费的？我给你测试了几个场景，你看看就知道了。

8.1 测试场景 1：项目文档问答

我把我之前做的一个项目的所有文档，大概十几个 PDF 和 Word 文档，都上传进去了，然后我问它：“用户登录接口的参数是什么？有没有必填的？”

你猜它怎么回答？它直接从文档里找到了对应的内容，准确的告诉我：

用户登录接口的必填参数有两个：

1. username：用户名，字符串类型，不能为空

2. password：密码，字符串类型，不能为空 可选参数有：

• remember：是否记住登录状态，布尔类型，默认是 false

完全准确，和我文档里写的一模一样，而且我不用自己翻文档，直接问它就好了，比我自己找快多了。

8.2 测试场景 2：学习资料整理

我把我之前看的 LangChain 的学习笔记，大概几万字的 Markdown 文档，都上传进去了，然后我问它：“LangChain 的 ConversationalRetrievalChain 怎么用？”

它直接给我整理了用法，还有参数的说明，甚至还给了我一个简单的示例代码，完全是从我笔记里来的，太爽了，我自己都忘了我笔记里写了什么，问它一下就出来了。

8.3 测试场景 3：私人笔记检索

我把我这几年的私人笔记，大概几十万字，都上传进去了，然后我问它：“我去年去西安旅游的时候，住的那个酒店叫什么名字？”

它居然准确的告诉我了！因为我之前的笔记里写了，当时我去西安，住的哪个酒店，多少钱，它直接就找到了，我自己都忘了，翻笔记的话，我得翻好久，问它一秒钟就出来了。

给你看一下实际的测试效果：

是不是特别厉害？而且整个过程，所有的数据都在我自己的电脑里，我不用担心我的私人笔记、我的项目文档泄露，完全安全，而且不用联网，我在飞机上都能用。

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九、我踩过的那些坑：帮你省下 7 天的折腾时间

说实话，我最开始做这个的时候，踩了无数的坑，折腾了 7 天才搞定，现在我把这些坑都告诉你，你就不用再踩了，能省好多时间。

9.1 坑 1：模型下载错版本，直接爆显存

最开始我不懂，直接下了原版的 Qwen2-7B 模型，结果加载的时候，直接把我 16G 的显存爆了，程序直接崩溃，我搞了好久才知道，原来原版的模型是 FP16 的，7B 的模型就要 14G 的显存，加上其他的开销，16G 的显卡根本不够。

后来我才知道，要下 GPTQ 量化后的 4bit 版本，这个版本把模型量化了，体积只有 4G，显存只需要 8G，我的 16G 显卡跑起来还有一半的空余，完全没问题。

所以大家一定要注意，下载模型的时候，一定要下带GPTQ-Int4或者GPTQ-4bit的版本，不要下原版的，不然你的显卡根本跑不起来。

9.2 坑 2：文本分割参数不对，检索不到内容

最开始我用文本分割的时候，把chunk_size设成了 1024，chunk_overlap设成了 0，结果发现很多时候，AI 根本检索不到正确的内容，比如我问一个问题，明明文档里有，它就是说找不到。

后来我才知道，chunk_size太大的话，向量就不够精准，而且chunk_overlap是重叠的部分，如果设成 0 的话，很多跨块的内容就会被切断，比如一个问题的答案，刚好在两个块的中间，就检索不到了。

后来我把chunk_size改成了 512，chunk_overlap改成了 50，就解决了这个问题，检索的准确率一下子就上来了。

9.3 坑 3：显存不够？教你用 CPU 也能跑

如果你没有显卡，或者你的显卡显存不够，没关系，用 CPU 也能跑！我之前没有显卡的时候，就是用 CPU 跑的，虽然速度慢一点，但是也能用。

你只要把模型路径改成更小的模型，比如 Qwen2-1.8B-Instruct-GPTQ-Int4，这个模型更小，只有 1G 多，CPU 跑起来也很快，而且效果也不错，足够用了。

下载地址是：https://www.modelscope.cn/models/qwen/Qwen2-1.8B-Instruct-GPTQ-Int4/summary，国内下载速度很快，你可以试试。

9.4 坑 4：中文乱码？文档加载失败？

最开始我加载一些 TXT 文档的时候，总是出现中文乱码，后来才知道，是因为那些 TXT 文档的编码是 GBK 的，而我默认用了 UTF8 加载，所以乱码了。

后来我改了加载器，先检测文件的编码，不过大部分情况下，你用 Windows 的记事本保存的 TXT，都是 UTF8 的，如果你遇到乱码的话，把文件转成 UTF8 编码就行，或者改一下加载器的编码参数。

9.5 坑 5：模型回答瞎编？Prompt 没调好

最开始我没写 Prompt 的时候，模型总是瞎编，比如我问它一个文档里没有的问题，它就自己编一个答案，特别离谱。

后来我加了那个 Prompt，明确告诉它，如果没有的内容就说不知道，它就再也不瞎编了，所以 Prompt 真的特别重要，一定要加，不然你的知识库就没用了。

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十、进阶优化：让你的知识库更好用

如果你觉得基础的版本已经满足不了你了，你还可以做一些进阶的优化，让你的知识库更好用，我给你几个方向：

10.1 推理加速：用 vLLM 把速度提 3 倍

如果你觉得模型推理的速度太慢了，你可以用 vLLM 来代替原生的 Transformers，vLLM 是一个开源的推理加速框架，它用 PagedAttention 技术，能把推理速度提高 3-5 倍，而且显存占用更小。

只要改一下加载模型的代码，换成 vLLM 的 LLM 就行，特别简单，你可以去 vLLM 的官网看看，很容易就能集成。

10.2 支持更大的模型：14B/72B 模型部署方案

如果你有更好的显卡，比如 24G 显存的 3090、4090，你可以用更大的模型，比如 Qwen2-14B-Instruct-GPTQ-Int4，这个模型的效果更好，更聪明，量化之后只需要 10G 左右的显存，24G 的显卡完全能跑。

甚至如果你有服务器的话，你可以跑 72B 的模型，效果接近 GPT-4，完全能满足企业的需求。

10.3 联网功能：让你的知识库能查最新信息

如果你想让你的知识库能查最新的信息，比如新闻、天气，你可以加一个联网的工具，比如用 SerpAPI，或者用 LangChain 的 Tools，让 AI 能自动联网搜索，然后把搜索到的内容加到知识库里面，这样你的知识库就既有本地的内容，又能查最新的信息了。

10.4 语音交互：用语音提问，AI 用语音回答

如果你不想打字，你可以加语音交互的功能，用 OpenAI 的 Whisper 模型，把你的语音转成文字，然后用 TTS 模型，把 AI 的回答转成语音，这样你就能和 AI 语音聊天了，就像 Siri 一样，完全本地运行。

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十一、总结：把 AI 的能力握在自己手里

其实做这个本地知识库，最开始只是因为我不想把我的隐私数据上传给第三方，但是做完之后我发现，它真的的太好用了，比很多付费的工具都好用，而且完全免费，完全安全。

现在，我把我的所有项目文档、学习笔记、私人笔记，都放到这个知识库里面了，平时找资料，直接问它就行，不用再翻文件夹了，效率提高了好多，而且再也不用担心数据泄露了。

我把完整的代码都分享在这里了，你直接复制我这篇文章里的代码就行，完全可以直接运行。

如果你在部署的时候遇到了什么问题，欢迎在评论区留言，我会尽量帮你解决。

后续我还会更新更多的功能，比如支持 PPT、Excel，支持语音交互，支持联网搜索，关注我，后续更新第一时间通知你！

最后，希望这篇教程能帮到你，如果你觉得有用的话，麻烦点个赞、收藏一下，这对我真的很重要，谢谢啦！

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#LangChain #Qwen2 #大模型 #本地部署 #个人知识库 #AI 实战 #Python #RAG