构建私有化大模型应用系统:部署、推理与知识库搭建电子书

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目录

第1部分　大模型私有化部署基础与技术生态

第1章　大模型私有化部署概述

1.1　大模型私有化部署核心流程简介

1.1.1　大模型训练、推理及部署基本概念详解

1.1.2　模型即服务

1.1.3　云服务的局限性

1.1.4　面向企业的私有化部署应用案例

1.1.5　为何需要大模型私有化部署

1.2　大模型技术生态

1.2.1　LLaMA、Qwen、Baichuan等主流开源模型

1.2.2　模型量化框架：HuggingFace Transformers、GGUF、GGML、ONNX

1.2.3　推理引擎：vLLM、TGI、llama.cpp、FasterTransformer

1.2.4　工程构建框架：LangChain、LlamaIndex、Flowise

1.2.5　模型互联协议：MCP、Agent-to-Agent

1.3　私有化知识库搭建

1.3.1　检索增强生成（RAG）

1.3.2　知识库系统架构分层设计：Embedding、索引、查询、融合

1.3.3　数据流与提示词模板构造方式

1.3.4　用户接口、缓存机制与资源调用

1.4　技术栈选型与整合

1.4.1　开发生态：FastAPI、uvicorn、gradio

1.4.2　向量数据库：FAISS、Milvus、Weaviate

1.4.3　前端开发工具链

1.4.4　云边协同部署

1.5　本章小结

第2章　模型格式与推理引擎详解

2.1　模型格式结构与存储优化

2.1.1　Transformers原始格式结构

2.1.2　HuggingFace safetensors与Tokenizer机制

2.1.3　GGUF模型结构与KV缓存

2.1.4　模型量化机制与存储空间压缩

2.2　主流推理引擎深度解析

2.2.1　vLLM：高并发KV缓存、预填充加速

2.2.2　TGI：多模型热加载与队列式服务

2.2.3　llama.cpp：基于CPU侧部署的高效执行引擎

2.2.4　DeepSpeed-Inference与TensorRT推理优化实战

2.3　多GPU部署与分布式推理策略

2.3.1　张量并行与模型切片技术

2.3.2　Flash-Attention

2.3.3　Pipeline并行与批量推理调度

2.3.4　Triton部署模型组服务

2.4　本地推理环境配置与性能调优

2.4.1　CUDA与cuDNN

2.4.2　Docker容器封装与环境隔离

2.4.3　动态Batch Size与Token限额控制

2.4.4　日志监控、超时回收与异常处理机制

2.5　本章小结

第3章　向量模型与文本嵌入技术

3.1　向量表示的基本原理与应用场景

3.1.1　语义搜索中的向量化建模

3.1.2　词向量与句向量对比

3.1.3　向量维度与精度权衡

3.1.4　常见评估指标：余弦相似度、L2距离与recall@k

3.2　主流Embedding模型分析

3.2.1　中文向量模型：bge-large-zh、text2vec-base

3.2.2　OpenAI Embedding与API调用

3.2.3　multilingual-e5模型跨语种能力

3.2.4　SimCSE、Cohere等多场景向量模型

3.3　向量生成服务的部署与封装

3.3.1　本地化部署embedding模型服务

3.3.2　使用FastAPI封装Embedding API

3.3.3　向量缓存策略

3.4　嵌入质量优化与向量归一化

3.4.1　嵌入输出分布的规范化处理

3.4.2　Mean Pooling与CLS Token提取

3.4.3　使用向量均值中心化增强相似性表现

3.4.4　向量漂移与训练域偏移现象

3.5　本章小结

第4章　向量数据库构建与检索系统

4.1　向量数据库选型对比与性能评估

4.1.1　FAISS：轻量化CPU、单机方案

4.1.2　Milvus：企业级向量检索平台

4.1.3　Weaviate、Chroma等新兴方案

4.1.4　Benchmark指标：插入吞吐率、检索查准率、召回速度

4.2　FAISS索引构建技术详解

4.2.1　IndexFlatL2、IVF、HNSW的原理与适用场景

4.2.2　建立分层索引与量化索引机制

4.2.3　批量向量入库与索引持久化处理

4.2.4　搜索参数调优：nprobe、topk、efSearch

4.3　数据切片与文档分块策略

4.3.1　滑动窗口切分与句子分割

4.3.2　段落间语义保持与断点延续

4.3.3　基于Token长度的自动分块算法

4.3.4　文档元信息绑定与索引注解

4.4　检索接口构建

4.4.1　使用FastAPI提供RAG检索服务

4.4.2　支持多语言查询向量化与转换

4.5　本章小结

第2部分　大模型应用系统核心与性能优化

第5章　检索增强生成系统实现

5.1　RAG系统的核心机制

5.1.1　用户查询向量化与预处理实现

5.1.2　Top-K语义检索与相关片段融合

5.1.3　提示词构建中的上下文拼接策略

5.1.4　输出后处理与精简回答逻辑

5.2　提示词模板的设计与注入方式

5.2.1　静态模板与动态填充模式

5.2.2　插入位置对生成效果的影响（前置、后置、嵌套）

5.2.3　基于角色设定的提示词构造技巧

5.2.4　格式化指令与高置信度答案控制

5.3　多轮对话中的上下文管理

5.3.1　查询与历史会话的窗口控制策略

5.3.2　Conversation Memory的持久化方案

5.3.3　提示词Token的溢出处理与摘要压缩

5.3.4　多用户对话状态隔离机制设计

5.4　RAG系统的评估与优化路径

5.4.1　问答准确率、上下文覆盖率、响应延迟

5.4.2　检索质量对生成质量的非线性影响

5.4.3　引入Re-Ranking模型提升召回效果

5.4.4　加入外部知识来源与候选缓存增强

5.5　本章小结

第6章　本地化API服务与系统接口封装

6.1　基于FastAPI的推理服务构建

6.1.1　路由设计与请求体结构约定

6.1.2　多模型切换支持与动态加载机制

6.1.3　异步任务与并发调度实现

6.2　多模块服务组合与调用链路管理

6.2.1　查询转Embedding服务封装

6.2.2　向量检索与文档召回接口

6.3　服务性能优化与压测工具应用

6.3.1　使用locust或wrk进行QPS压测

6.3.2　多线程／多进程服务架构优化

6.4　接口安全机制与权限控制

6.4.1　接口Token验证机制

6.4.2　基于IP地址／账号的访问权限控制

6.4.3　API限流与恶意请求拦截方案

6.5　本章小结

第7章　知识库构建与多源异构数据处理

7.1　文档采集与清洗的标准流程

7.1.1　支持格式：PDF、Word、Excel、HTML

7.1.2　接入OCR技术

7.1.3　正文提取与噪声过滤机制

7.1.4　文件批处理流水线的调度设计

7.2　分块策略与语义断句方法

7.2.1　Sliding Window与自适应分句模型

7.2.2　多语种文档分块兼容性设计

7.2.3　固定Token分块与语义切分对比

7.2.4　分块编号与上下文定位注解设计

7.3　本章小结

第3部分　大模型平台落地与业务场景集成

第8章　交互系统集成

8.1　多平台交互系统构建

8.1.1　基于Gradio构建轻量交互系统

8.1.2　使用Streamlit构建文档问答工具

8.1.3　使用Next.js打造企业级Web交互系统

8.1.4　支持接入HTML5移动页面与微信小程序

8.2　Chat交互系统核心组件开发实战

8.2.1　消息流管理与历史对话加载

8.2.2　问答标注与知识引用定位功能

8.2.3　问题反馈与点赞机制的实现

8.3　本章小结

第9章　私有化部署实战

9.1　私有化部署环境构建与运维基础

9.1.1　GPU服务器与网络架构部署方案

9.1.2　离线环境的依赖缓存与封包策略

9.1.3　基于Docker Compose的模块化部署

9.2　数据保护与脱敏机制设计

9.2.1　输入／输出内容中的PII识别模型

9.2.2　文档内容脱敏与可逆替换策略

9.2.3　加密传输与静态加密文件系统集成

9.3　模型与知识隔离机制

9.3.1　多租户数据访问隔离

9.3.2　不同领域知识子库隔离检索

9.3.3　临时会话缓存数据自动销毁机制

9.4　攻击面识别与防护策略

9.4.1　提示词注入攻击检测机制

9.4.2　对抗式输入与提示词污染防御

9.5　本章小结

第10章　知识库构建实战与系统集成

10.1　私有化法律问答系统构建案例

10.1.1　法律条文PDF采集与结构化抽取

10.1.2　法规条款向量化策略设计

10.1.3　多轮问答与法规引用机制实现

10.1.4　本地化部署与知识库搭建完整流程

10.2　企业级知识助手集成方案

10.2.1　接入OA系统与企业目录服务

10.2.2　工作流嵌入式问答组件封装

10.2.3　文档上传、版本迭代及云服务平台接入

10.3　本章小结