之前树先生教过大家如何利用微调打造一个垂直领域的 LLM 专属模型。但是微调一方面需要专业知识，通常需要很多计算资源和时间，以便在不同的超参数设置上训练多个模型并选择最佳的一个，另一方面动态扩展比较差

之前教过大家利用 langchain + ChatGLM-6B 实现个人专属知识库，非常简单易上手。最近，智谱 AI 研发团队又推出了 ChatGLM 系列的新模型 ChatGLM2-6B

本文使用LangChain+ChatGLM来实现一个简单的基于本地知识库的问答系统，可以在完全不使用openai提供的api来完成本地知识库问答系统的搭建。

ChatGLM2-6B 是清华大学开源的一款支持中英双语的对话语言模型。经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，具有62 亿参数的 ChatGLM2-6B 已经能生成相当符合人类回答。