目 錄
第 1 部分 大模型私有化部署基礎(chǔ)與技術(shù)生態(tài)
第 1 章 大模型私有化部署概述 2
1.1 大模型私有化部署核心流程簡(jiǎn)介 2
1.1.1 大模型訓(xùn)練、推理及部署基本概念詳解 2
1.1.2 模型即服務(wù) 5
1.1.3 云服務(wù)的局限性 8
1.1.4 面向企業(yè)的私有化部署應(yīng)用案例 8
1.1.5 為何需要大模型私有化部署 10
1.2 大模型技術(shù)生態(tài) 11
1.2.1 LLaMA、Qwen、Baichuan等主流開(kāi)源模型 11
1.2.2 模型量化框架：HuggingFace Transformers、GGUF、GGML、ONNX 15
1.2.3 推理引擎：vLLM、TGI、llama.cpp、FasterTransformer 16
1.2.4 工程構(gòu)建框架：LangChain、LlamaIndex、Flowise 19
1.2.5 模型互聯(lián)協(xié)議：MCP、Agent-to-Agent 20
1.3 私有化知識(shí)庫(kù)搭建 25
1.3.1 檢索增強(qiáng)生成（RAG） 25
1.3.2 知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)架構(gòu)分層設(shè)計(jì)：Embedding、索引、查詢、融合 26
1.3.3 數(shù)據(jù)流與提示詞模板構(gòu)造方式 29
1.3.4 用戶接口、緩存機(jī)制與資源調(diào)用 30
1.4 技術(shù)棧選型與整合 30
1.4.1 開(kāi)發(fā)生態(tài)：FastAPI、uvicorn、gradio 30
1.4.2 向量數(shù)據(jù)庫(kù)：FAISS、Milvus、Weaviate 32
1.4.3 前端開(kāi)發(fā)工具鏈 33
1.4.4 云邊協(xié)同部署 35
1.5 本章小結(jié) 37
第 2 章 模型格式與推理引擎詳解 38
2.1 模型格式結(jié)構(gòu)與存儲(chǔ)優(yōu)化 38
2.1.1 Transformers原始格式結(jié)構(gòu) 38
2.1.2 HuggingFace safetensors與Tokenizer機(jī)制 41
2.1.3 GGUF模型結(jié)構(gòu)與KV緩存 43
2.1.4 模型量化機(jī)制與存儲(chǔ)空間壓縮 47
2.2 主流推理引擎深度解析 49
2.2.1 vLLM：高并發(fā)KV緩存、預(yù)填充加速 50
2.2.2 TGI：多模型熱加載與隊(duì)列式服務(wù) 52
2.2.3 llama.cpp：基于CPU側(cè)部署的高效執(zhí)行引擎 54
2.2.4 DeepSpeed-Inference與TensorRT推理優(yōu)化實(shí)戰(zhàn) 55
2.3 多GPU部署與分布式推理策略 57
2.3.1 張量并行與模型切片技術(shù) 58
2.3.2 Flash-Attention 59
2.3.3 Pipeline并行與批量推理調(diào)度 61
2.3.4 Triton部署模型組服務(wù) 63
2.4 本地推理環(huán)境配置與性能調(diào)優(yōu) 64
2.4.1 CUDA與cuDNN 64
2.4.2 Docker容器封裝與環(huán)境隔離 65
2.4.3 動(dòng)態(tài)Batch Size與Token限額控制 67
2.4.4 日志監(jiān)控、超時(shí)回收與異常處理機(jī)制 69
2.5 本章小結(jié) 71
第 3 章 向量模型與文本嵌入技術(shù) 72
3.1 向量表示的基本原理與應(yīng)用場(chǎng)景 72
3.1.1 語(yǔ)義搜索中的向量化建模 72
3.1.2 詞向量與句向量對(duì)比 73
3.1.3 向量維度與精度權(quán)衡 75
3.1.4 常見(jiàn)評(píng)估指標(biāo)：余弦相似度、L2距離與recall@k 76
3.2 主流Embedding模型分析 77
3.2.1 中文向量模型：bge-large-zh、text2vec-base 78
3.2.2 OpenAI Embedding與API調(diào)用 79
3.2.3 multilingual-e5模型跨語(yǔ)種能力 81
3.2.4 SimCSE、Cohere等多場(chǎng)景向量模型 83
3.3 向量生成服務(wù)的部署與封裝 85
3.3.1 本地化部署embedding模型服務(wù) 85
3.3.2 使用FastAPI封裝Embedding API 87
3.3.3 向量緩存策略 89
3.4 嵌入質(zhì)量?jī)?yōu)化與向量歸一化 91
3.4.1 嵌入輸出分布的規(guī)范化處理 92
3.4.2 Mean Pooling與CLS Token提取 93
3.4.3 使用向量均值中心化增強(qiáng)相似性表現(xiàn) 95
3.4.4 向量漂移與訓(xùn)練域偏移現(xiàn)象 97
3.5 本章小結(jié) 98
第 4 章 向量數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建與檢索系統(tǒng) 99
4.1 向量數(shù)據(jù)庫(kù)選型對(duì)比與性能評(píng)估 99
4.1.1 FAISS：輕量化CPU、單機(jī)方案 99
4.1.2 Milvus：企業(yè)級(jí)向量檢索平臺(tái) 102
4.1.3 Weaviate、Chroma等新興方案 104
4.1.4 Benchmark指標(biāo)：插入吞吐率、檢索查準(zhǔn)率、召回速度 106
4.2 FAISS索引構(gòu)建技術(shù)詳解 108
4.2.1 IndexFlatL2、IVF、HNSW的原理與適用場(chǎng)景 108
4.2.2 建立分層索引與量化索引機(jī)制 109
4.2.3 批量向量入庫(kù)與索引持久化處理 111
4.2.4 搜索參數(shù)調(diào)優(yōu)：nprobe、topk、efSearch 112
4.3 數(shù)據(jù)切片與文檔分塊策略 114
4.3.1 滑動(dòng)窗口切分與句子分割 114
4.3.2 段落間語(yǔ)義保持與斷點(diǎn)延續(xù) 116
4.3.3 基于Token長(zhǎng)度的自動(dòng)分塊算法 118
4.3.4 文檔元信息綁定與索引注解 121
4.4 檢索接口構(gòu)建 123
4.4.1 使用FastAPI提供RAG檢索服務(wù) 123
4.4.2 支持多語(yǔ)言查詢向量化與轉(zhuǎn)換 127
4.5 本章小結(jié) 131
第 2 部分 大模型應(yīng)用系統(tǒng)核心與性能優(yōu)化
第 5 章 檢索增強(qiáng)生成系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) 134
5.1 RAG系統(tǒng)的核心機(jī)制 134
5.1.1 用戶查詢向量化與預(yù)處理實(shí)現(xiàn) 134
5.1.2 Top-K語(yǔ)義檢索與相關(guān)片段融合 137
5.1.3 提示詞構(gòu)建中的上下文拼接策略 140
5.1.4 輸出后處理與精簡(jiǎn)回答邏輯 142
5.2 提示詞模板的設(shè)計(jì)與注入方式 144
5.2.1 靜態(tài)模板與動(dòng)態(tài)填充模式 144
5.2.2 插入位置對(duì)生成效果的影響（前置、后置、嵌套） 145
5.2.3 基于角色設(shè)定的提示詞構(gòu)造技巧 147
5.2.4 格式化指令與高置信度答案控制 147
5.3 多輪對(duì)話中的上下文管理 149
5.3.1 查詢與歷史會(huì)話的窗口控制策略 150
5.3.2 Conversation Memory的持久化方案 151
5.3.3 提示詞Token的溢出處理與摘要壓縮 154
5.3.4 多用戶對(duì)話狀態(tài)隔離機(jī)制設(shè)計(jì) 157
5.4 RAG系統(tǒng)的評(píng)估與優(yōu)化路徑 160
5.4.1 問(wèn)答準(zhǔn)確率、上下文覆蓋率、響應(yīng)延遲 160
5.4.2 檢索質(zhì)量對(duì)生成質(zhì)量的非線性影響 162
5.4.3 引入Re-Ranking模型提升召回效果 164
5.4.4 加入外部知識(shí)來(lái)源與候選緩存增強(qiáng) 165
5.5 本章小結(jié) 168
第 6 章 本地化API服務(wù)與系統(tǒng)接口封裝 169
6.1 基于FastAPI的推理服務(wù)構(gòu)建 169
6.1.1 路由設(shè)計(jì)與請(qǐng)求體結(jié)構(gòu)約定 169
6.1.2 多模型切換支持與動(dòng)態(tài)加載機(jī)制 171
6.1.3 異步任務(wù)與并發(fā)調(diào)度實(shí)現(xiàn) 174
6.2 多模塊服務(wù)組合與調(diào)用鏈路管理 175
6.2.1 查詢轉(zhuǎn)Embedding服務(wù)封裝 176
6.2.2 向量檢索與文檔召回接口 177
6.3 服務(wù)性能優(yōu)化與壓測(cè)工具應(yīng)用 179
6.3.1 使用locust或wrk進(jìn)行QPS壓測(cè) 179
6.3.2 多線程/多進(jìn)程服務(wù)架構(gòu)優(yōu)化 181
6.4 接口安全機(jī)制與權(quán)限控制 183
6.4.1 接口Token驗(yàn)證機(jī)制 183
6.4.2 基于IP地址/賬號(hào)的訪問(wèn)權(quán)限控制 185
6.4.3 API限流與惡意請(qǐng)求攔截方案 187
6.5 本章小結(jié) 189
第 7 章 知識(shí)庫(kù)構(gòu)建與多源異構(gòu)數(shù)據(jù)處理 190
7.1 文檔采集與清洗的標(biāo)準(zhǔn)流程 190
7.1.1 支持格式：PDF、Word、Excel、HTML 190
7.1.2 接入OCR技術(shù) 192
7.1.3 正文提取與噪聲過(guò)濾機(jī)制 195
7.1.4 文件批處理流水線的調(diào)度設(shè)計(jì) 197
7.2 分塊策略與語(yǔ)義斷句方法 200
7.2.1 Sliding Window與自適應(yīng)分句模型 200
7.2.2 多語(yǔ)種文檔分塊兼容性設(shè)計(jì) 202
7.2.3 固定Token分塊與語(yǔ)義切分對(duì)比 203
7.2.4 分塊編號(hào)與上下文定位注解設(shè)計(jì) 206
7.3 本章小結(jié) 208
第 3 部分 大模型平臺(tái)落地與業(yè)務(wù)場(chǎng)景集成
第 8 章 交互系統(tǒng)集成 210
8.1 多平臺(tái)交互系統(tǒng)構(gòu)建 210
8.1.1 基于Gradio構(gòu)建輕量交互系統(tǒng) 210
8.1.2 使用Streamlit構(gòu)建文檔問(wèn)答工具 213
8.1.3 使用Next.js打造企業(yè)級(jí)Web交互系統(tǒng) 215
8.1.4 支持接入HTML5移動(dòng)頁(yè)面與微信小程序 217
8.2 Chat交互系統(tǒng)核心組件開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn) 221
8.2.1 消息流管理與歷史對(duì)話加載 221
8.2.2 問(wèn)答標(biāo)注與知識(shí)引用定位功能 224
8.2.3 問(wèn)題反饋與點(diǎn)贊?rùn)C(jī)制的實(shí)現(xiàn) 227
8.3 本章小結(jié) 230
第 9 章 私有化部署實(shí)戰(zhàn) 231
9.1 私有化部署環(huán)境構(gòu)建與運(yùn)維基礎(chǔ) 231
9.1.1 GPU服務(wù)器與網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)部署方案 231
9.1.2 離線環(huán)境的依賴緩存與封包策略 232
9.1.3 基于Docker Compose的模塊化部署 233
9.2 數(shù)據(jù)保護(hù)與脫敏機(jī)制設(shè)計(jì) 237
9.2.1 輸入/輸出內(nèi)容中的PII識(shí)別模型 237
9.2.2 文檔內(nèi)容脫敏與可逆替換策略 240
9.2.3 加密傳輸與靜態(tài)加密文件系統(tǒng)集成 242
9.3 模型與知識(shí)隔離機(jī)制 244
9.3.1 多租戶數(shù)據(jù)訪問(wèn)隔離 244
9.3.2 不同領(lǐng)域知識(shí)子庫(kù)隔離檢索 247
9.3.3 臨時(shí)會(huì)話緩存數(shù)據(jù)自動(dòng)銷(xiāo)毀機(jī)制 249
9.4 攻擊面識(shí)別與防護(hù)策略 252
9.4.1 提示詞注入攻擊檢測(cè)機(jī)制 252
9.4.2 對(duì)抗式輸入與提示詞污染防御 255
9.5 本章小結(jié) 257
第 10 章 知識(shí)庫(kù)構(gòu)建實(shí)戰(zhàn)與系統(tǒng)集成 258
10.1 私有化法律問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建案例 258
10.1.1 法律條文PDF采集與結(jié)構(gòu)化抽取 258
10.1.2 法規(guī)條款向量化策略設(shè)計(jì) 262
10.1.3 多輪問(wèn)答與法規(guī)引用機(jī)制實(shí)現(xiàn) 265
10.1.4 本地化部署與知識(shí)庫(kù)搭建完整流程 267
10.2 企業(yè)級(jí)知識(shí)助手集成方案 274
10.2.1 接入OA系統(tǒng)與企業(yè)目錄服務(wù) 274
10.2.2 工作流嵌入式問(wèn)答組件封裝 279
10.2.3 文檔上傳、版本迭代及云服務(wù)平臺(tái)接入 281
10.3 本章小結(jié) 284