Langchain-Chatchat助力基层治理数字化转型

Langchain-Chatchat助力基层治理数字化转型

在政务服务大厅里，一位老人坐在咨询台前，眉头紧锁：“我这年纪能不能领高龄补贴？要怎么办？”工作人员翻了三份文件、打了两个电话，才勉强给出答复。这样的场景，在全国各地的街道办、社区服务中心并不少见。

政策文件越来越多，群众诉求越来越细，而基层人手有限、流动性大，如何确保每一次解答都准确、一致、高效？这个问题背后，其实是整个基层治理体系面临的一次智能化跃迁——我们需要的不只是“上网”，而是让数据真正“会说话”。

正是在这种现实倒逼下，基于大语言模型和私有知识库构建的本地化智能问答系统开始崭露头角。其中，Langchain-Chatchat作为国内开源社区中最具代表性的 RAG（检索增强生成）实践项目之一，正悄然改变着基层政务的信息流转方式。

它不依赖云端API，所有数据处理都在本地完成；它可以读懂PDF里的政策条文、Word中的会议纪要，并用自然语言回答提问；更重要的是，它能让一个刚入职的新员工，像老科长一样“懂政策”。这一切，不是未来设想，而是今天已经可以部署的技术现实。

这套系统的底层逻辑其实并不复杂：把散落各处的非结构化文档变成AI能理解的知识网络，再通过语义匹配与大模型推理，实现精准问答。整个流程遵循典型的RAG架构，但关键在于“本地化”三个字。

想象一下：某区民政局有200多份关于低保、养老、残联补助的政策文件，格式五花八门，有的还是扫描版图片。过去，新来的小王想查一项补贴标准，得先问同事“哪个文件里提过？”然后一页页翻找。现在，他只需要在系统里输入：“80岁以上独居老人每月能领多少钱？”几秒钟后，答案连同出处一并返回。

这个过程是怎么实现的？

首先是文档加载与清洗。系统支持PDF、DOCX、TXT、Markdown等多种格式，利用PyMuPDF、docx2txt等工具提取文本内容，去除页眉页脚、编号乱码等干扰信息。如果是图像型PDF，还需前置OCR处理，否则机器读不出文字。

接着是文本分块。一篇万字政策文件不能整段送进模型，必须切分成500~1000字符的小片段。这里有个细节：如果粗暴按长度切割，可能把一句话从中断开，导致语义丢失。因此Langchain-Chatchat通常采用RecursiveCharacterTextSplitter，优先在段落、句子边界处分割，尽可能保留上下文完整性。

然后进入向量化阶段。每个文本块会被中文优化的嵌入模型（如BGE-large-zh或M3E）转换为高维向量。这些模型专门针对中文公文语境训练过，对“兜底保障”“动态管理”这类术语的理解远超通用英文模型。向量本质上是一种数学表达，相似语义的内容在空间中距离更近。

这些向量被存入本地向量数据库——比如FAISS或Chroma。FAISS是Facebook开源的近似最近邻搜索库，即使在普通PC上也能实现毫秒级检索。当你问出一个问题时，系统会把它也转成向量，然后在库里找出最接近的3~5个文本块，作为回答依据。

最后一步是答案生成。检索到的相关片段和原始问题一起构造成Prompt，输入本地部署的大语言模型，如ChatGLM3-6B或通义千问Qwen-7B。模型结合上下文进行推理，输出一段流畅的回答。整个过程中，没有任何数据离开内网，完全满足政务系统的安全合规要求。

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader, Docx2txtLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.llms import HuggingFacePipeline # 1. 加载文档 loader = PyPDFLoader("policy_document.pdf") documents = loader.load() # 2. 文本分块 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50) texts = text_splitter.split_documents(documents) # 3. 初始化嵌入模型（以BGE为例） embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="bge-large-zh") # 4. 构建向量数据库 vectorstore = FAISS.from_documents(texts, embeddings) # 5. 初始化本地LLM（假设已使用transformers pipeline封装） llm = HuggingFacePipeline.from_model_id( model_id="THUDM/chatglm3-6b", task="text-generation" ) # 6. 创建检索问答链 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, chain_type="stuff", retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}), return_source_documents=True ) # 7. 执行查询 query = "城乡居民养老保险的参保条件是什么？" result = qa_chain({"query": query}) print("回答：", result["result"]) print("来源文档：", result["source_documents"])

这段代码看似简单，实则串联起了从文档解析到智能输出的完整链条。尤其值得注意的是return_source_documents=True这一设置——它让每一条回答都能追溯源头，极大增强了政务答复的可信度。群众不再听到“好像是这样”，而是能看到“根据《XX市城乡居民基本养老保险实施办法》第三章第八条规定……”

在实际部署中，这套系统往往以“边缘服务器+Web前端”的形式落地。某街道办事处就曾将一台配备RTX 3060显卡的小型工控机接入内网，运行Langchain-Chatchat服务端，前端通过浏览器访问。工作人员上传历年政策文件后，系统自动完成知识入库。居民既可通过办事大厅的触摸屏提问，也能用微信小程序远程咨询。

更进一步的是持续更新机制。每周新增的政策文件批量导入一次，系统自动增量索引，避免全量重建耗时。同时支持打标签分类，比如将所有养老相关文件标记为“senior_care”，后期可做专题检索或统计分析。

这种模式解决了基层治理中几个长期存在的痛点：

一是查找难。传统做法是建Excel目录或共享文件夹，但关键词不统一、归档混乱，找一份三年前的通知可能要花半小时。而现在，哪怕你问“拆迁户的孩子上学有没有照顾政策？”，系统也能关联到教育优待条款。

二是口径不一。不同工作人员记忆不同，解释容易出现偏差。而基于统一知识源生成的回答，保证了政策执行的一致性，减少误解和投诉。

三是培训成本高。新人上岗往往需要几个月熟悉业务，但现在他们可以边工作边查询，系统成了“永不疲倦的老师傅”。

当然，技术落地从来不是一键搞定的事。我们在多个试点单位观察到，以下几个因素直接决定了系统效果的上限：

首先是硬件配置。虽然CPU也能跑，但如果希望响应速度快于3秒，建议至少配备8GB显存的GPU用于嵌入模型和LLM推理。若使用轻量化模型如MiniCPM或ChatGLM3-6B-int4，可在消费级设备上流畅运行。

其次是文档质量。很多基层单位保存的是扫描件，甚至手机拍照图，OCR识别错误率高。建议提前用PaddleOCR等工具做预处理，提升文本准确性。另外，统一命名规则也很重要，比如“[年份][主题][版本]”，便于后期维护。

再者是权限与审计。政务系统必须对接LDAP或OAuth做身份认证，限制敏感信息访问。所有查询行为应记录日志，包括时间、用户、问题、来源文档等，满足等保要求。对于涉及个人隐私的结果，还可设置二次确认弹窗。

最后是模型选型。中文场景下，BGE系列和M3E在语义匹配上表现优异；LLM方面，若追求性能可用Qwen-7B，资源紧张则推荐ChatGLM3-6B-int4量化版。有团队尝试引入LlamaIndex替代部分LangChain功能，在复杂查询场景下提升了灵活性。

有意思的是，有些地方已经开始反向利用这套系统做“政策体检”——把群众高频提问与现有文件比对，发现空白点。例如，连续多人询问“宠物殡葬是否合法”，说明这类新兴需求尚未被政策覆盖，应及时研究回应。

这也提示我们：智能问答不仅是工具，更是感知社会脉搏的传感器。当系统积累足够多的交互数据，还能自动生成热点报告、辅助决策制定，推动治理从事后响应转向前瞻服务。

回到开头那个场景。如今，那位老人的问题刚出口，屏幕就弹出了清晰答复：“根据《XX市高龄津贴发放管理办法》，年满80周岁的本市户籍老年人可申请每月200元津贴，需携带身份证、户口本到社区登记。”旁边还附上了原文截图。

工作人员微笑着点头：“您带齐材料就行，我帮您预约。”

技术的意义，或许就在于此——它不炫技，不取代人，只是默默把繁琐留给自己，把便捷还给人民。

而Langchain-Chatchat这样的开源项目，正在让更多基层单位有能力迈出这一步。无需天价采购，不用绑定厂商，只要一台普通服务器、一套可复制的流程，就能唤醒沉睡在档案柜里的知识资产。

未来，随着国产大模型、向量引擎和边缘计算设备的不断成熟，这类系统有望集成语音识别、多轮对话、自动摘要等功能，形成真正的“基层治理智能中枢”。那时，每一个社区都可能拥有自己的AI政研室，每一位网格员都能调用专属数字助手。

那不是科幻，是正在发生的现实。