Langchain-Chatchat能否部署在国产化服务器上？
Langchain-Chatchat能否部署在国产化服务器上？
在信创浪潮席卷各行各业的今天，越来越多政企单位开始将核心业务系统向国产化平台迁移。从飞腾CPU到麒麟操作系统，从华为昇腾NPU到统信UOS，自主可控的技术底座正在逐步成型。然而，当AI应用——尤其是像大模型这类资源密集型系统——试图融入这一体系时，一个现实问题摆在面前：我们能否在不依赖国外硬件和云服务的前提下，跑通一套完整的本地智能问答系统？
Langchain-Chatchat 的出现，恰好为这个问题提供了一个极具潜力的答案。
这套基于 LangChain 框架构建的开源知识库问答系统，本质上是一个“检索增强生成”（RAG）架构的落地实践。它允许用户上传PDF、Word等私有文档，通过文本切片、向量化编码、语义检索与大语言模型协同推理，最终返回精准回答。整个过程无需联网调用第三方API，所有数据处理均在本地完成——这对数据敏感行业而言，几乎是刚需。
但光有理念还不够。真正的挑战在于：它的技术栈能不能跨过国产化环境中的那些“坑”？
先看底层逻辑。Langchain-Chatchat 主体由 Python 编写，使用 FastAPI 提供后端接口，前端则是 Streamlit 构建的 Web 界面。这种组合本身就具备极强的跨平台适应性。Python 作为解释型语言，只要目标系统装有对应版本的解释器，主流程代码几乎无需修改即可运行。而项目提供的 docker-compose.yml 配置文件，更让多架构容器镜像的构建成为可能，进一步简化了在 ARM 或 LoongArch 平台上的部署复杂度。
真正决定成败的，其实是那些“看不见”的依赖项。
比如 PyTorch。这是整个系统中最容易卡住的地方。官方发布的 torch 包长期只支持 x86 + CUDA 组合，对于鲲鹏、飞腾这类 ARM 架构服务器，并没有现成可用的二进制包。好在社区力量填补了这一空白。OpenI、PaddlePaddle Hub 等平台已提供预编译的 aarch64 版本 wheel 文件，虽然性能调优不如官方完善，但对于 7B 规模以下的模型推理来说，已经足够支撑基础功能。如果连 PyTorch 都难以安装，还可以考虑转向 ONNX Runtime，借助其广泛的后端支持，在 CPU 上运行转换后的模型。
另一个关键点是模型本身的选择。直接加载 HuggingFace 上的全精度 LLaMA 显然不现实——动辄数十GB的显存需求，在大多数国产服务器上都是奢望。好在项目支持 GGUF 格式的量化模型，配合 llama.cpp 实现纯 CPU 推理。例如，将 Qwen-7B 转换为 Q4_K_M 级别的 GGUF 模型后，仅需约 6GB 内存即可运行，在国产 ARM 服务器上也能流畅响应。类似地，嵌入模型也可以选用轻量级中文专用模型如 moka-ai/m3e-base 或 text2vec-base-chinese，避免使用庞大的 multilingual-e5 这类通用模型。
向量数据库方面，FAISS 和 Chroma 成为首选。它们均为纯 Python 实现或提供跨平台 C++ 库，对 CPU 架构无特殊要求。特别是 FAISS，Facebook AI 团队对其在 ARM 上的优化已有一定积累，配合 IVF-PQ 索引算法，即便面对百万级向量也能实现毫秒级检索。相比之下，Milvus 虽然功能强大，但其对 Kubernetes 和 GPU 加速的强依赖，在资源受限的国产环境中反而成了负担。
实际部署中常见的几个痛点也值得深入探讨。
首先是中文分词质量。原始文本若直接按字符或句子切块，可能导致语义断裂。尤其是在处理技术文档、政策文件时，专业术语被拆散会严重影响检索效果。解决方案是在预处理阶段引入 jieba 或 LTP 工具进行分词，结合规则引擎保留完整短语结构。例如，“人工智能”不应被切成“人工”和“智能”，而应作为一个整体嵌入向量空间。
其次是权限策略带来的阻碍。某些国产操作系统出于安全考虑，默认禁用了 pip 安装、动态链接库加载甚至部分系统调用。这时需要管理员临时调整 AppArmor 或 SELinux 策略，或将所需依赖打包为内部可信源纳入白名单管理。理想的做法是将整个运行环境封装进 Docker 容器，通过镜像签名机制获得系统信任，从而规避运行时限制。
性能瓶颈往往出现在内存而非计算能力。即使采用 INT4 量化的 7B 模型，加载时仍可能占用 8~12GB RAM。若服务器总内存低于 32GB，建议启用分页加载（paged attention）机制，或将模型权重分片存储于磁盘，按需读取。此外，定期清理未使用的向量索引、设置缓存淘汰策略，也能有效缓解长期运行下的内存泄漏风险。
当然，如果有条件接入国产 AI 加速卡，体验将大幅提升。华为昇腾 Ascend 支持通过 CANN 工具链部署 MindSpore 模型，寒武纪 MLU 也可运行 ONNX 或自定义算子。尽管目前 Langchain-Chatchat 原生对这些 NPU 的支持有限，但可通过编写适配层，将推理请求转发至专用推理服务（如 MindIE），实现软硬协同优化。
从架构角度看，典型的部署模式如下：
+------------------+ +---------------------+
| 用户终端 |<--->| Web 前端 (React) |
+------------------+ +----------+----------+
|
+-------------v-------------+
| 后端服务 (FastAPI) |
| - 文档解析 |
| - 向量生成 |
| - 检索与生成逻辑 |
+------------+--------------+
|
+----------------------v-----------------------+
| 本地组件 |
| +----------------+ +-------------------+ |
| | 向量数据库 | | 大语言模型 (LLM) | |
| | (FAISS/Chroma) |<->| (HuggingFace本地) | |
| +----------------+ +-------------------+ |
+----------------------------------------------+
整个链条完全闭环于内网之中，外部只能访问经过认证的 Web 入口。为了进一步提升安全性，可以启用 HTTPS 加密通信、集成 LDAP/OAuth 登录验证，并通过 Prometheus + Grafana 监控系统资源使用情况，记录审计日志以备追溯。
实践中已有不少成功案例。某省级政务服务中心在其基于飞腾 D2000 + 麒麟 V10 的服务器集群上，部署了定制版 Langchain-Chatchat，用于解答政策咨询。他们选用了 ChatGLM3-6B-int4 模型配合 m3e-small 向量引擎，平均响应时间控制在 1.8 秒以内，准确率达到 89%以上。更重要的是，所有市民提问和后台知识库均未离开本地网络，彻底规避了数据出境风险。
类似的场景也在金融、医疗、制造业展开。一家大型保险公司利用该系统搭建内部理赔知识库，员工只需输入条款编号或疾病名称，即可获取标准化解释；某三甲医院则将其用于辅助医生查阅最新诊疗指南，显著提升了临床决策效率。
回过头来看，Langchain-Chatchat 的价值不仅在于技术实现，更在于它代表了一种可能性：我们完全可以在自主可控的软硬件体系上，构建出具备实用价值的 AI 应用。
它不需要顶级 GPU 集群，也不依赖云端黑盒 API。相反，它鼓励透明、可审计、可定制的设计哲学，正好契合信创工程的核心诉求。虽然目前在 LoongArch 等新兴指令集上仍需手动交叉编译部分组件，但随着社区生态不断完善，这种适配成本正在快速下降。
未来，随着更多国产 AI 框架（如 PaddlePaddle、MindSpore）与 RAG 架构深度融合，我们或许能看到专为国产平台优化的“信创原生”智能问答系统诞生。而 Langchain-Chatchat 正是这条路上的重要探路者。
这条路不容易走，但它值得走下去。
