GLM-4-9B-Chat-1M Chainlit工作流编排：串联RAG、代码执行、API调用多步骤

GLM-4-9B-Chat-1M Chainlit工作流编排：串联RAG、代码执行、API调用多步骤

1. 为什么需要长上下文+多工具协同的工作流？

你有没有遇到过这样的问题：
想让AI帮你分析一份200页的PDF技术白皮书，同时查最新API文档、运行一段Python验证逻辑、再把结果整理成中文报告——但普通模型要么“记不住”前面内容，要么“不会动手”，要么“分不清步骤先后”。

GLM-4-9B-Chat-1M 就是为解决这类真实场景而生的。它不是单纯“更大”的模型，而是把三项关键能力真正打通：超长记忆（1M上下文）、主动执行（代码/工具调用）、流程编排（多步骤协同）。而 Chainlit 不只是个聊天界面，它能让你像搭积木一样，把 RAG 检索、代码沙盒、外部 API 调用串成一条可复用、可调试、可交付的工作流。

这篇文章不讲参数配置，不堆性能指标，只聚焦一件事：手把手带你用 Chainlit 把 GLM-4-9B-Chat-1M 的多步能力真正用起来。你会看到：

• 如何让模型在百万字文档中精准定位并推理；
• 怎么让它一边查知识库，一边写代码验证，再调用天气API补充实时数据；
• 所有步骤如何在一个对话中自然流转，而不是切窗口、复制粘贴、手动拼接。

全程基于已部署好的 vLLM + Chainlit 环境，开箱即用，重点在“怎么设计流程”，不在“怎么装环境”。

2. 模型底座：GLM-4-9B-Chat-1M 的能力边界在哪？

2.1 它不只是“能读长文本”，而是“会用长文本”

很多模型标称支持长上下文，但实际用起来常卡在两个地方：

• 检索失效：丢进100万字，问“第三章提到的三个限制条件是什么”，它要么答非所问，要么直接编造；
• 推理断层：前50万字讲原理，后50万字给案例，让它“结合原理和案例推导新方案”，中间逻辑就断了。

GLM-4-9B-Chat-1M 在 LongBench-Chat 和“大海捞针”测试中表现稳定，关键在于它的长文本处理不是简单堆 token，而是做了两层优化：

• 分块注意力增强：对超长输入自动识别语义段落，强化跨段落关联；
• 指令感知缓存：当用户明确说“根据上文第X节”，它会优先激活对应区域的记忆，而非全局平均。

这意味着：你可以直接扔给它一份完整的产品需求文档（PRD）+ 技术架构图（OCR文字版）+ 历史工单记录，然后问：“按当前架构，实现需求A可能遇到哪三个兼容性风险？请逐条引用原文依据。”

2.2 它不止“会回答”，更“会做事”

GLM-4-9B-Chat-1M 内置了三类原生工具调用能力，Chainlit 可以直接触发：

• 代码执行（Code Interpreter）：
  自动识别需计算/验证的请求，生成 Python 代码，在安全沙盒中运行，返回结果和图表。比如：“画出过去7天北京气温变化折线图，并标出最高温日期”——它会调用requests获取数据、matplotlib绘图，最后把 PNG 返回给你。

• 自定义函数调用（Function Calling）：
  支持注册任意 Python 函数作为工具，模型理解用户意图后自动选择并传参。例如注册一个get_weather(city: str)函数，用户问“上海现在温度多少”，模型就调用该函数并解析返回的 JSON。

• 网页浏览（Web Search）：
  （需额外配置搜索插件）当知识库无答案时，自动发起搜索，摘要结果后作答。注意：这步默认不开启，避免意外联网，我们后续工作流会显式控制。

这些能力不是独立模块，而是统一在对话状态中调度。Chainlit 的on_message回调能清晰捕获每一步：模型决定调用工具 → 你执行工具 → 模型接收结果 → 继续推理。

3. 工作流设计：用 Chainlit 编排 RAG + 代码 + API 三步闭环

3.1 整体思路：把“思考-行动-验证”变成可配置的管道

传统做法是让用户自己记住步骤：“先去知识库查规则，再写代码算一下，最后调API确认”。而 Chainlit 工作流的目标是：用户只说需求，其余交给流程自动完成。

我们设计一个典型场景：

“帮我分析这份《智能硬件SDK开发指南》PDF（已上传），提取所有关于‘低功耗模式’的配置参数，并用Python验证参数组合是否符合官方推荐范围，最后调用我们的设备管理API，检查当前产线设备是否启用该模式。”

这个需求天然分成三步：

1. RAG 检索：从PDF中精准提取“低功耗模式”相关段落；
2. 代码执行：用提取的参数运行校验逻辑；
3. API 调用：将校验结果作为输入，调用外部服务。

Chainlit 通过step概念串联它们，每个 step 是一个带状态的异步任务。

3.2 第一步：RAG 检索 —— 让百万字文档“活”起来

Chainlit 本身不内置向量库，但提供干净接口对接主流方案。我们用轻量级的ChromaDB+text2vec（中文优化）构建本地知识库：

# /app/rag_engine.py from chromadb import PersistentClient from sentence_transformers import SentenceTransformer class RAGEngine: def __init__(self, db_path="/data/chroma"): self.client = PersistentClient(path=db_path) self.collection = self.client.get_or_create_collection("sdk_docs") self.encoder = SentenceTransformer("shibing624/text2vec-base-chinese") def add_document(self, text: str, metadata: dict): # 分块、编码、存入 chunks = [text[i:i+512] for i in range(0, len(text), 512)] embeddings = self.encoder.encode(chunks).tolist() self.collection.add( documents=chunks, embeddings=embeddings, metadatas=[metadata] * len(chunks), ids=[f"chunk_{i}" for i in range(len(chunks))] ) def query(self, question: str, top_k=3) -> list: embedding = self.encoder.encode([question]).tolist()[0] results = self.collection.query( query_embeddings=[embedding], n_results=top_k ) return results['documents'][0]

在 Chainlit 中，当检测到用户提问含“指南”“文档”“PDF”等关键词，自动触发 RAG：

# /app/app.py import chainlit as cl from rag_engine import RAGEngine rag_engine = RAGEngine() @cl.step(type="retrieval") async def retrieve_from_docs(question: str): cl.context.current_step.name = " 文档检索" results = rag_engine.query(question) # 返回最相关的2个段落 return "\n\n".join(results[:2])

关键点：

• @cl.step标记此操作为独立步骤，前端显示进度条和图标；
• 返回的文本会自动注入模型上下文，后续步骤可直接引用；
• 不需要用户手动粘贴检索结果，流程全自动。

3.3 第二步：代码执行 —— 模型自己写代码、跑代码、看结果

vLLM 部署的 GLM-4-9B-Chat-1M 已内置代码解释器能力，Chainlit 通过cl.CodeInterpreter封装调用：

@cl.step(type="code") async def run_validation_code(retrieved_text: str): cl.context.current_step.name = "⚙ 参数校验" # 构造提示：让模型基于检索结果生成校验代码 prompt = f"""你是一名嵌入式开发工程师。以下是从SDK指南中提取的低功耗模式配置说明： {retrieved_text} 请生成一段Python代码，检查参数组合是否符合官方推荐范围（如：sleep_mode必须为0或1，timeout_ms应在100-5000之间）。代码需输出校验结果（True/False）和原因。 """ # 调用模型，强制其使用代码解释器 response = await cl.Message(content="正在生成并运行校验代码...").send() # 实际调用vLLM API，此处省略具体请求逻辑 code_result = await execute_code_with_vllm(prompt) cl.context.current_step.output = code_result return code_result

效果示例：
用户提问后，Chainlit 前端显示：

文档检索 → 找到3处相关描述
⚙ 参数校验 → 生成代码并运行，输出：校验通过：sleep_mode=1, timeout_ms=2000 符合规范

注意：代码沙盒默认禁用网络、文件系统，只开放math,numpy,pandas等安全库，确保执行安全。

3.4 第三步：API 调用 —— 把模型决策变成真实动作

当校验通过，下一步是调用企业内部设备管理 API。我们注册一个自定义函数：

# /app/tools.py import requests def check_device_power_mode(device_id: str) -> dict: """检查指定设备当前低功耗模式状态""" try: resp = requests.get( f"https://api.yourcompany.com/v1/devices/{device_id}/power", headers={"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"}, timeout=5 ) return resp.json() except Exception as e: return {"error": str(e)} # 注册为Chainlit工具 @cl.set_starters async def set_starters(): return [ cl.Starter( label="检查设备低功耗状态", message="请提供设备ID，我将查询其当前低功耗模式", icon="/public/device.svg" ) ]

在主流程中，当校验结果为True，自动触发：

@cl.step(type="api") async def call_device_api(device_id: str): cl.context.current_step.name = "📡 查询设备状态" result = check_device_power_mode(device_id) cl.context.current_step.output = result return result # 主消息处理逻辑 @cl.on_message async def main(message: cl.Message): # Step 1: 检测是否需RAG if "指南" in message.content or "文档" in message.content: retrieved = await retrieve_from_docs(message.content) # Step 2: 触发代码校验 code_result = await run_validation_code(retrieved) # Step 3: 若校验通过，调用API（需用户提供device_id） if "校验通过" in code_result: # 提示用户输入设备ID await cl.Message(content=" 参数校验通过！请输入设备ID，我将查询其当前状态：").send() # 后续消息中提取device_id并调用

优势：

• API 调用不再是“黑盒”，每一步在前端清晰可见；
• 错误可捕获：若 API 超时，cl.context.current_step.output显示错误详情，用户可重试；
• 与 RAG、代码结果天然联动，形成“知识→验证→行动”闭环。

4. 实战演示：一次完整的多步骤交互

我们模拟一次真实对话，展示工作流如何无缝衔接：

用户：
我上传了《智能硬件SDK开发指南V2.3.pdf》，请分析其中低功耗模式的配置要求，并验证我们产线设备ID为HW-8823的设置是否合规。

Chainlit 前端自动执行：

• 文档检索：从PDF中提取“低功耗模式”章节，返回3段核心描述；
• ⚙ 参数校验：生成Python代码，检查sleep_mode=1和timeout_ms=1500是否在允许范围内，输出校验通过；
• 📡 查询设备状态：调用check_device_power_mode("HW-8823")，返回{"mode": "deep_sleep", "last_updated": "2024-06-15T08:22:10Z"}；

最终回复：
“已确认：您产线设备 HW-8823 当前处于 deep_sleep 模式，符合《SDK开发指南》中关于低功耗模式的全部配置要求（sleep_mode=1, timeout_ms=1500）。上次更新时间为2024年6月15日。”

整个过程无需用户切换页面、复制代码、手动调API——所有步骤在同一个对话窗口内完成，且每步可追溯、可重放、可调试。

5. 关键配置与避坑指南

5.1 vLLM 部署要点（确保1M上下文可用）

GLM-4-9B-Chat-1M 对显存和推理引擎有特定要求，vLLM 需启用关键参数：

# 启动命令（关键参数已加粗） python -m vllm.entrypoints.api_server \ --model zhipu/glm-4-9b-chat \ --tensor-parallel-size 2 \ --dtype bfloat16 \ --max-model-len **1048576** \ # 必须设为1048576（1M） --enable-chunked-prefill \ --gpu-memory-utilization 0.95 \ --port 8000

• --max-model-len 1048576：硬性限制，少一位都会导致长文本截断；
• --enable-chunked-prefill：启用分块预填充，避免加载1M文本时OOM；
• 日志检查：cat /root/workspace/llm.log | grep "max_model_len"确认生效。

5.2 Chainlit 与 GLM-4 的工具调用对齐

GLM-4-9B-Chat-1M 的 Function Calling 使用 OpenAI 兼容格式，但需微调：

# Chainlit 发送的请求体需包含： { "messages": [...], "tools": [ { "type": "function", "function": { "name": "check_device_power_mode", "description": "检查指定设备当前低功耗模式状态", "parameters": { "type": "object", "properties": { "device_id": {"type": "string", "description": "设备唯一标识"} }, "required": ["device_id"] } } } ], "tool_choice": "auto" # 让模型自主决定是否调用 }

• 若tool_choice设为none，模型永远不调用工具；
• parameters中的description必须准确，否则模型无法理解何时该调用。

5.3 RAG 效果优化技巧

• 分块策略：不要用固定512字符切分，对PDF先按标题层级（H1/H2）分割，再对大段落二次切分；
• 元数据注入：为每个块添加{"source": "SDK_Guide_V2.3.pdf", "page": 42}，检索时可过滤；
• 重排序（Rerank）：在 ChromaDB 返回 top_k 后，用bge-reranker-base对相关性二次打分，提升首条命中率。

6. 总结：工作流编排的本质是“降低认知负荷”

GLM-4-9B-Chat-1M 的1M上下文、代码执行、工具调用，单独看都是亮点，但真正释放价值的是把它们组织成一条可靠的工作流。Chainlit 的价值，不在于它有多炫的UI，而在于它用极简的@cl.step和cl.context，把复杂的多阶段任务，压缩成用户一句自然语言。

你不需要记住：

• 先去哪个知识库查什么；
• 该用哪个函数、传什么参数；
• 代码跑完结果在哪看。

你只需要说清楚要什么，剩下的，由工作流自动拆解、执行、组装、反馈。

这种能力，正在把 AI 从“问答机器”推向“数字员工”——它不替代人做决策，而是让人从繁琐的步骤协调中解放出来，专注真正的创造性工作。

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