Langchain-Chatchat在政府信息公开查询中的便民价值-开发者社区

Langchain-Chatchat在政府信息公开查询中的便民价值

在政务服务日益智能化的今天，公众对信息获取的期待早已超越了“能查到”，而是追求“查得快、问得准、看得懂”。然而现实中，许多人仍面临这样的窘境：想了解一项新出台的社保政策，却要在多个网站间来回跳转；输入关键词搜索“养老金上调标准”，返回的结果却是不相关的通知公告；拨打政务热线，往往要排队许久才能接通，而答复还可能因人工理解偏差而不一致。

这些问题背后，是传统政务信息系统在交互方式、数据整合与响应效率上的深层瓶颈。有没有一种技术方案，既能理解老百姓的口语化提问，又能精准定位政策原文，还不用担心敏感信息外泄？答案正在浮现——基于大语言模型与本地知识库构建的智能问答系统，正悄然改变这一局面。

其中，Langchain-Chatchat作为一个开源、可私有化部署的RAG（检索增强生成）框架，因其强大的中文处理能力与灵活的架构设计，在政务场景中展现出独特优势。它不是简单地把AI模型搬进政府机房，而是一整套面向真实业务需求的技术重构：从文档解析、向量检索到本地推理，全过程无需联网，所有数据不出内网，真正实现了“智能”与“安全”的兼顾。

系统核心架构：如何让AI读懂政策文件？

Langchain-Chatchat 的本质，是一个将非结构化文本转化为可问答知识体系的自动化流水线。它的运行逻辑并不复杂：先把一堆PDF、Word格式的政策文件“吃进去”，拆解成语义完整的段落块，再通过嵌入模型转换为高维向量存入数据库；当用户提问时，系统先在向量空间中找出最相关的几个片段，最后交由本地大模型综合这些内容生成自然语言回答。

整个过程完全离线运行，避免了任何数据上传风险。更重要的是，这套系统不需要重新训练模型，也不依赖云服务API，只需要一台配置适中的服务器即可部署，极大降低了基层单位的技术门槛。

文档解析：不只是“读文件”，更要“读明白”

很多人以为，只要把PDF拖进系统，机器就能自动理解内容。实际上，第一步的文档解析就暗藏玄机。

不同格式的文件需要不同的解析工具：PyPDF2处理普通PDF，python-docx解析Word文档，而复杂排版则需借助Unstructured这类专门库来保留标题层级和表格结构。对于扫描件，则必须结合OCR工具如Tesseract先行识别文字，否则得到的只是一堆图片。

但更关键的是文本分块策略。如果一刀切地按固定字符数切割，很可能在句子中间断开，导致后续检索时上下文断裂。为此，Langchain 提供了RecursiveCharacterTextSplitter，它会优先尝试按段落（\n\n）、换行（\n）、句号（。）等语义边界进行分割，并设置一定的重叠区域（chunk_overlap），确保每个文本块都尽可能保持完整语义。

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter loader = PyPDFLoader("policy_report_2024.pdf") pages = loader.load() text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=800, chunk_overlap=100, separators=["\n\n", "\n", "。", "！", "？", " "] ) docs = text_splitter.split_documents(pages) print(f"共生成 {len(docs)} 个文本块")

这个看似简单的操作，直接影响着最终的回答质量。比如一份《城乡居民医保实施细则》中提到：“门诊费用年度累计超过1000元部分，报销比例为60%。” 若该句被错误切分为两段，检索时可能只能匹配到“报销比例为60%”却没有前提条件，从而误导模型给出错误结论。因此，在实际项目中，我们通常建议根据文档类型调整分隔符顺序，并辅以章节标题作为元数据标注，提升上下文还原能力。

向量化与检索：让机器学会“语义联想”

过去，政务网站普遍采用关键词匹配方式进行搜索。你输入“医保报销”，系统就去找包含这两个词的页面。这种做法的问题显而易见——无法识别同义表达，“看病花的钱能报多少”这类口语化提问常常无果而终。

Langchain-Chatchat 则采用了更先进的语义检索机制。其核心在于使用中文优化的嵌入模型（如bge-small-zh-v1.5或text2vec-base-chinese），将每一段文本编码为768维或1024维的向量。这些向量并非随机数字，而是承载了语义信息的数学表示：意思越接近的句子，在向量空间中的距离就越近。

当用户提问时，问题本身也会被同一模型编码成向量，然后系统在FAISS或Chroma这样的向量数据库中执行近似最近邻搜索（ANN），快速找出Top-K个最相关文档块。这就是所谓的“检索增强生成”（RAG）范式——先找依据，再作答。

from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain.vectorstores import FAISS embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="models/text2vec-base-chinese") db = FAISS.from_documents(docs, embeddings) db.save_local("vectorstore/faiss_policy_db") query = "2024年城乡居民医保报销比例是多少？" retrieved_docs = db.similarity_search(query, k=3) for i, doc in enumerate(retrieved_docs): print(f"【匹配段落 {i+1}】\n{doc.page_content}\n来源：{doc.metadata}\n")

实践中我们发现，合理设置相似度阈值（如余弦相似度不低于0.6）可以有效过滤噪声结果。同时，由于向量数据库支持动态追加，每当有新政策发布，只需将其解析并嵌入后加入现有库中，无需重建索引，实现分钟级更新响应。

本地大模型推理：在保障隐私的前提下“开口说话”

如果说前两个模块负责“阅读”和“查找”，那么LLM推理模块就是系统的“大脑”与“嘴巴”。但它并不凭空编造答案，而是严格依据检索到的内容进行归纳总结。

目前主流选择包括ChatGLM3-6B、Qwen-7B和Baichuan2-13B等可在本地运行的大模型。通过GGUF或GPTQ量化技术，甚至能在仅有8GB内存的设备上加载q4量化版本，满足基层单位低成本部署需求。

系统通过精心设计的Prompt模板控制输出行为：

【背景知识】 {retrieved_text_1} {retrieved_text_2} 【问题】 {user_question} 【要求】 请根据以上材料回答问题，不要编造信息。若无法找到答案，请回答“暂无相关信息”。

这种方式不仅显著减少了“幻觉”现象，还能通过return_source_documents=True返回引用出处，让用户点击跳转至原始文件页码，增强公信力。

from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.llms import HuggingFacePipeline from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline model_path = "models/chatglm3-6b" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) pipe = pipeline( "text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, max_new_tokens=256, temperature=0.7, do_sample=True ) llm = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe) qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, chain_type="stuff", retriever=db.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}), return_source_documents=True ) response = qa_chain({"query": query}) print("回答：", response["result"]) print("引用来源：") for doc in response["source_documents"]: print(f"- {doc.metadata['source']} (页码: {doc.metadata.get('page', 'N/A')})")

值得一提的是，该链路支持流式输出，用户在移动端提问后几乎立刻看到逐字生成的效果，体验接近真人对话。结合历史记录管理，还可实现多轮追问，例如：

用户：“退休金涨了吗？”
系统：“2024年基础养老金月标准上调至305元。”
用户：“那农村居民呢？”
系统：“农村居民基础养老金同步上调至每人每月290元。”

这种上下文感知能力，正是传统客服系统难以企及的优势。

落地实践：打造可信、可用、好用的政务问答平台

在一个典型的政府信息公开查询系统中，整体架构如下所示：

graph TD A[用户界面] --> B[Langchain-Chatchat 服务端] B --> C[文档管理模块] B --> D[解析引擎] B --> E[嵌入模型] B --> F[向量数据库] B --> G[LLM 推理引擎] G --> H[返回答案 + 来源链接] H --> A

前端可通过Web门户、微信小程序或政务APP接入，后端部署于政务内网服务器，全程数据闭环。以下是某市人社局试点项目的典型工作流程：

知识入库阶段
管理员定期上传最新发布的《社会保障白皮书》《就业补助管理办法》等文件，系统自动完成解析、分块、向量化并存入FAISS数据库。支持定时任务监控指定目录，实现“文件一放，即刻生效”。
用户查询阶段
市民输入：“今年失业保险金最多能领几个月？”
系统检索出《失业保险条例》第三章第十二条：“累计缴费满五年不足十年的，领取期限最长为十八个月。”
模型据此生成简洁回答，并附注原文位置，用户可一键查看PDF原文验证。
反馈优化机制
- 对未命中问题自动归集，提示管理员补充缺失文档；
- 高频问题自动生成FAQ看板，辅助政策宣传；
- 查询日志留存审计轨迹，符合《网络安全法》合规要求。

相比传统方式，该系统解决了多个长期痛点：

传统模式问题	新系统解决方案
信息分散难查找	统一索引所有政策文件，实现一站式查询
关键词搜索不准	支持自然语言提问，理解口语化表达
回答缺乏依据	每条答案标注来源，增强公信力
更新滞后	新文件导入后分钟级生效
人力成本高	提供7×24小时自助服务，减轻窗口压力

工程部署建议：从实验室走向实战

尽管技术原理清晰，但在真实政务环境中落地仍需考虑诸多细节：

硬件资源配置
若运行7B~13B级别模型，建议配备RTX 3090/4090及以上显卡（至少16GB显存）。纯CPU环境可选用GGUF量化模型（如q4_k_m），最低8GB内存即可运行，适合街道办、社区服务中心等边缘节点。
文档质量控制
建立标准化模板，统一标题层级、术语命名；对历史档案进行OCR清洗与结构化整理，避免因格式混乱导致解析失败。
权限与审计机制
设置管理员角色控制知识库编辑权限；记录所有查询日志，防止滥用；敏感字段（如身份证号）应做脱敏处理。
性能优化策略
使用Redis缓存高频问题答案，减少重复推理开销；对嵌入模型启用批处理加速，缩短批量入库时间。
用户体验设计
添加“是否解决您的问题”反馈按钮，持续收集优化信号；支持多模态输出，如将补贴申领流程绘制成流程图，帮助老年人理解。