基于华为云服务器搭建AI知识库问答系统实战指南
一、系统架构概述
基于华为云的AI知识库问答系统采用三层架构：基础设施层部署在Flexus云服务器，数据处理层使用Milvus向量数据库，应用层集成智能问答引擎。系统通过LangChain框架实现知识检索与语义理解，支持PDF/docx/pptx等文档格式的自动化解析。
二、前期环境准备
需完成以下准备工作：
- 注册华为云账号并完成实名认证
- 选择ECS实例（推荐配置：8核32GB内存+100GB SSD存储）
- 安装Python 3.8+环境及依赖库：
pip install langchain openai protobuf - 准备知识文档（建议使用Scrapy爬虫采集结构化数据）
三、系统搭建步骤
- 登录华为云控制台创建智能问答机器人服务
- 通过管理界面配置知识图谱，设置OBS存储路径
- 在ECS实例部署Milvus数据库并创建集合：
CREATE COLLECTION ai_knowledge WITH schema = {...} - 安装Cherry Studio客户端进行文档批量转换
四、数据处理与模型训练
文档处理流程包括：
- 格式转换：旧版doc/ppt文件需转存为docx/pptx格式
- 向量化处理：使用Word2Vec生成100维词向量
- 模型训练：基于BERT构建语义匹配模型，训练迭代建议≥100次
| 参数项 | 推荐值 |
|---|---|
| Batch Size | 32 |
| Learning Rate | 2e-5 |
| Epochs | 120 |
五、部署与优化建议
系统上线后需进行：
- 压力测试：模拟≥100并发请求验证响应性能
- 知识更新机制：设置每周自动同步OBS存储库
- 日志分析：通过华为云APM服务监控问答准确率
通过上述步骤，可在华为云环境中构建支持私有化部署的智能问答系统。系统整合了文档解析、语义理解和自动化运维能力，适用于企业知识管理、智能客服等场景。
