非常好！这是一个极其有价值的应用场景。将公司项目的业务规则和资料“喂”给本地大模型，打造一个专属的、安全的、智能的问答专家，完全可行。

其核心技术和我们之前聊过的检索增强生成（RAG） 概念完全一致。下面我为您提供一个从准备到实现的完整、可操作的方案。

核心架构：RAG (检索增强生成)

简单来说，RAG系统的工作流程如下图所示，它确保模型的每次回答都有据可依：

flowchart TD
A[用户提问] --> B(将问题转换为向量);
B --> C[在向量数据库中<br>搜索最相关的知识片段];
C --> D{"是否找到<br>相关知识?"};
D -- 是 --> E[将“用户问题”<br>和“相关知识”组合成提示词];
D -- 否 --> F[回复“我不知道”<br>并引导转人工];
E --> G[将组合好的提示词<br>发送给大模型Llama 3];
G --> H[大模型基于提供的知识<br>生成最终答案];
H --> I[将答案返回给用户];

分步实施指南

第一步：准备知识库文档

收集所有相关的项目文档，格式可以是：

• Word (.docx), PowerPoint (.pptx), PDF (.pdf)
• 纯文本文件 (.txt), Markdown (.md)
• 网页链接: 公司Confluence/Wiki页面的导出文件或URL
• Excel表格 (.xlsx): 包含产品信息、流程步骤等
• 甚至可以直接从数据库导出数据表

关键：尽量使用结构清晰、内容高质量的文档。垃圾输入会导致垃圾输出。

第二步：选择并部署技术栈（推荐全本地方案）

部署顺序：

1. 用 Ollama 部署 Llama 3 8B Instruct：ollama pull llama3:8b-instruct
2. 安装 Python 库：pip install langchain chromadb sentence-transformers pypdf

第三步：构建知识库（核心中的核心）

这是最关键的一步，即“喂”数据的过程。你需要编写一个数据预处理脚本。

# 示例代码：基于 LangChain 和 Chroma 构建知识库
from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader, PyPDFLoader, TextLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import Chroma

# 1. 加载文档
loader = DirectoryLoader('./company_docs/', glob="**/*.pdf", loader_cls=PyPDFLoader)
documents = loader.load()

# 2. 分割文本（防止文本过长，确保检索精度）
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)

# 3. 选择嵌入模型（本地运行）
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name="BAAI/bge-small-zh" # 或者 "BAAI/bge-large-zh"
)

# 4. 存入向量数据库
vector_db = Chroma.from_documents(
    documents=chunks,
    embedding=embeddings,
    persist_directory="./company_knowledge_db" # 数据库本地保存路径
)
vector_db.persist() # 永久保存
print("知识库构建完成！")

第四步：创建问答链（智能大脑）

编写一个函数，完成“提问->检索->生成”的完整流程。

from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_community.llms import Ollama
from langchain.chains import RetrievalQA

# 1. 连接到本地部署的 Llama 3
llm = Ollama(model="llama3:8b-instruct", temperature=0)

# 2. 定义提示词模板（这是让模型成为专家的关键！）
template = """
你是一个专业的AI助手，负责回答关于[你的公司名]项目和业务规则的问题。
请严格根据以下提供的背景信息来回答用户的问题。你的回答必须准确、专业、友好。
如果信息中没有答案，请直接说"根据现有资料，我无法回答这个问题"，不要编造信息。

# 背景信息：
{context}

# 用户问题：
{question}

# 回答：
"""

prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["context", "question"])

# 3. 加载之前构建的向量数据库
vector_db = Chroma(persist_directory="./company_knowledge_db", embedding_function=embeddings)
retriever = vector_db.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}) # 检索最相关的3个片段

# 4. 创建检索式问答链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",
    retriever=retriever,
    chain_type_kwargs={"prompt": prompt}
)

# 5. 提问！
question = "我们项目的退款政策是怎样的？"
result = qa_chain.run({"query": question})
print(result)

第五步：构建用户界面（可选但推荐）

使用 Gradio 快速构建一个Web界面，让团队成员都能使用。

import gradio as gr

def answer_question(question):
    # 调用上面定义的 qa_chain
    result = qa_chain.run({"query": question})
    return result

# 创建一个简单的Web应用
demo = gr.Interface(
    fn=answer_question,
    inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="请输入关于项目的问题..."),
    outputs="text",
    title="公司项目智能知识库助手",
    description="基于Llama 3和内部文档构建的AI助手，可咨询项目规则、业务流程等问题。"
)

demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860) # 在浏览器中打开 http://localhost:7860

总结与最佳实践

1. 数据质量至上：知识库文档的质量直接决定回答的准确性。定期更新和扩充知识库。
2. 提示词工程：精心设计 Prompt Template，明确告诉模型它的角色和回答规则，这是防止“胡言乱语”的关键。
3. 迭代测试：组织团队成员进行测试，收集那些“回答不上来”或“回答错误”的问题，反过来补充知识库或优化提示词。
4. 安全边界：在提示词中强调“仅根据提供的信息回答”，并为模型无法回答的情况设置好回落方案（如“请联系项目经理XXX”）。
5. 自动化：可以将数据预处理脚本设置为定时任务，当Confluence等知识库有更新时，自动重新生成向量数据库。

通过以上步骤，您就能成功地将公司项目“喂”给本地大模型，打造一个高效、安全、专业的智能问答系统，真正为项目赋能。