langchain-chatchat与Qwen系列模型实战测试-平芜编程栈

Langchain-Chatchat 与 Qwen 系列模型实战测试

在企业级知识管理系统中，如何让大模型“读懂”内部文档并精准作答，一直是落地的关键难题。近期，我们基于Langchain-Chatchat搭载通义千问（Qwen）系列开源模型，在双卡 A6000 平台上展开了一系列深度实测。从单文档检索优化、表格解析能力到极限规模部署，再到 AWQ 量化实践——本文将带你穿透技术细节，揭示哪些配置真正有效，哪些“看起来很美”的功能其实尚不成熟。

整个系统运行于本地环境，所有数据不出内网，完全满足企业对敏感信息的合规要求。前端采用 Streamlit 构建交互界面，后端通过 FastAPI 提供服务接口，默认地址为http://127.0.0.1:8501和http://127.0.0.1:7861/docs。用户上传 PDF、Word 或 Markdown 文件后，即可进行自然语言问答。这套架构看似简单，但实际使用中常遇到诸如“问题明明存在却查不到答案”、“表格内容无法识别”等问题。接下来的内容，正是围绕这些痛点展开的真实场景验证。

核心功能表现分析

单文档检索为何失败？两个关键参数决定成败

当你只上传了一份成绩单 PDF，提问“王玉琛的成绩是多少？”却得到“我不知道”的回应时，别急着怀疑模型能力——问题往往出在文本处理链路的早期环节。

首先是分块策略。Langchain-Chatchat 默认以chunk_size=250、overlap=50切分文本。这个设置对于长篇幅的技术文档尚可，但对于结构紧凑的数据表或简短通知，会导致关键信息被稀释在过长的上下文中。我们在测试中发现，将chunk_size调整为 100 后，命中率显著提升。小粒度切分虽然会增加向量数据库的条目数量，但也提高了 embedding 表达的精细度，尤其适合细节密集型文档。

其次是相似度阈值。系统默认使用 FAISS 或 Chroma 存储向量，匹配阈值设为0.60。一旦检索结果低于该值，便不会返回任何片段。然而，在真实场景中，尤其是面对 OCR 提取后的文本或格式混乱的 PDF，语义向量很难达到理想匹配水平。我们将阈值上调至1.78后，原本无响应的问题成功召回相关段落，并给出正确回答。这说明：适当放宽阈值能增强系统鲁棒性，但需警惕误召带来的幻觉风险。

建议做法是结合业务需求动态调整——高精度场景保持低阈值，泛查询场景则可适度放宽。

噪声干扰下的稳定性测试：系统能否“去伪存真”？

为了模拟真实办公环境中混杂广告、日志和乱码的复杂文件，我们构造了一份数千行无关文本包裹目标信息的 PDF，关键内容隐藏在第 12 页中部。启用chunk_size=100、overlap=50设置后，分别测试不同相似度阈值的表现。

结果显示，当 threshold 设为0.60时，系统未能命中目标；而提升至1.78后，准确提取出所需信息并作答。这表明：在噪声环境下，单纯依赖默认参数难以保证可靠性。合理的做法是在预处理阶段加入内容清洗逻辑，或通过调高阈值+人工审核的方式平衡召回与准确率。

表格理解能力到底怎么样？

基础问答与摘要生成

上传一份包含学生成绩的 Word 表格，提问“王玉琛的成绩是多少？”在 threshold=0.60 下无响应，而在 1.78 下顺利返回“87分”。类似地，“请总结这份表格的主要内容”也只有在较高阈值下才能生成合理摘要。

这背后的原因在于，表格内容需经过 Layout Parser（如 PaddleOCR 或 DocTR）提取后转化为纯文本再进行向量化。这一过程可能丢失部分结构信息，导致 embedding 质量下降。因此，表格类文档更需要精细化的参数调优。

复杂结构与行列翻转测试

针对跨页合并单元格、嵌套表头的课程安排表，Qwen-14B 能够正确识别“任课教师”、“课程名称”等字段，但在“班级整体表现”这类聚合问题上表现不佳——它只能描述局部数据，无法自动计算平均分或统计人数。

进一步测试中，我们将原表格行列互换重新上传，系统仍能准确理解字段关系。这得益于现代文档解析器具备一定的布局感知能力，能够还原逻辑结构而非仅依赖物理排列。

长表格与统计类问题挑战

一张含 50 名学生的长表格暴露了当前系统的瓶颈：
- “付明鋆的成绩是多少？” → ✅ 成功
- “表中共有多少名同学？” → ❌ 错误返回 10 人
- “班级平均分是多少？” → ❌ 无法计算

根本原因在于检索模块默认最多返回top_k=20条记录，不足以覆盖全量数据。即便增大至 100，LLM 自身也缺乏对多行数值的数学归纳能力。解决思路有两种：一是引入后处理脚本聚合结果；二是设计专用提示词引导模型分步推理。

是否支持按文件筛选？段落级定位是否可行？

在“知识库问答”模式下提问：“根据《成绩单.pdf》回答……”，系统并不会仅从该文件中查找答案。目前不支持按文件名过滤，所有上传文档统一索引，检索结果来自整个知识库。

切换至“文件对话”模式后，可以执行“请总结《成绩单.pdf》的内容”这类任务，但其本质仍是全文检索+摘要生成，并非真正的文件隔离操作。

更进一步，“第二页第三段说了什么？”这类空间描述完全无法解析。系统缺乏文档结构坐标映射机制，无法将“第几页第几段”对应到具体文本块。这是当前多数本地知识库系统的共性短板，短期内难以突破。

LaTeX 内容理解能力评估

科研人员常需处理包含 TikZ 图形和 tabular 表格的 LaTeX 文档。我们测试了 Qwen-14B 对两类代码的理解能力。

对于一段 TikZ 绘制的成绩折线图：

\addplot coordinates { (侯景文, 61) (史婕, 55) ... };

模型不仅能回答“谁的成绩最高？”（付明鋆：94），还能概括趋势：“成绩分布较广，最高94，最低0”。这种对结构化文本的语义解析能力已接近人类阅读水平。

同样，面对标准 LaTeX 表格环境：

\begin{tabular}{|c|c|c|c|} \hline 学号 & 姓名 & 总成绩 & 班级 \\ \hline 2019211125 & 王玉琛 & 87 & 2019211128 \\ ... \end{tabular}

Qwen 可准确识别字段含义，并完成单项问答与整体摘要。这意味着，LaTeX 形式的学术资料可以直接作为知识库输入，无需额外转换。

能否自动生成题目？图文联动现状如何？

尝试让模型基于成绩单内容“出一道选择题”，Qwen-14B 表现优异：

问题：哪位同学的总成绩最高？
A. 王玉琛（87）
B. 李其乐（91）
C. 付明鋆（94）
D. 白亦芃（89）
正确答案：C

选项设计合理，具有迷惑性，显示出良好的反向推理能力。

但当要求“结合图表出一道综合题”时，所有本地模型均未能在输出中生成图像。Qwen-VL-Plus 支持图像输入，却不支持输出绘图；ChatGLM 曾尝试生成 base64 图片，但内容与描述严重不符。目前唯一可行方案是：将原始文档中的图片单独导出为 PNG/JPG 并上传至知识库，实现图文混合检索与问答。

这也提醒我们：所谓“多模态”，现阶段更多停留在“看图说话”层面，离真正的图文生成闭环还有距离。

不同 Qwen 模型横向对比

Qwen-32B-1.5：更强性能，更高门槛

相比 14B 版本，32B 在复杂表格理解和抗噪能力上有明显提升，尤其在聚合类问题上的回答更为完整。但它对硬件要求极高——显存峰值达 60GB，必须启用多卡并行才能运行。

我们在双 A6000（每卡 48GB）环境下测试，未开启多卡时，模型加载阶段内存耗尽，GPU 利用率极不均衡。修改model_config.py中以下配置后实现负载均衡：

DEVICE = "cuda" NUM_GPU = 2 LLM_DEVICE = ["cuda:0", "cuda:1"]

并确保模型加载时启用device_map="auto"。开启后，双卡显存分配趋于平衡（各约 28GB），利用率提升至 70%~90%，响应时间从 >15 秒降至约 6 秒，系统稳定性大幅提升。

结论很明确：32B 级别模型必须配备多卡环境，否则无法发挥其全部潜力。

Qwen-72B-Int4：极限规模下的性价比之问

借助 INT4 量化技术，72B 模型可在双 A6000 上勉强运行，显存占用约 40GB。尽管参数量巨大，但实际问答表现相较于 32B 提升有限，平均响应时间超过3分钟，GPU 温度飙升至 85°C+，用户体验极差。

尤其在长表格统计任务中，依然无法准确计数或求均值。考虑到其高昂的推理成本，我们认为该模型更适合离线批量处理或研究用途，不适合生产环境实时问答。

Qwen-14B-1.5：轻量升级版值得推荐

对比原始 14B 版本，1.5 版本在资源消耗相近的情况下（显存 ~33GB vs ~30GB），中文语义连贯性和表格理解能力均有小幅提升，推理速度基本持平。尤其在处理复杂字段映射时，表达更自然、逻辑更清晰。

如果你受限于单卡显存（如 4090/48GB），又希望获得较好效果，Qwen-14B-1.5 是当前最平衡的选择。

AWQ 量化实践：压缩显存的代价是什么？

为探索更低资源消耗的可能性，我们使用autoawq对 Qwen-14B 进行 4bit 量化：

from awq import AutoAWQForCausalLM from transformers import AutoTokenizer model_path = "../models/Qwen-14B" quant_path = "./quantized_qwen_14b_awq" quant_config = { "zero_point": True, "q_group_size": 128, "w_bit": 4, "version": "GEMM" } model = AutoAWQForCausalLM.from_pretrained( model_path, **{"low_cpu_mem_usage": True, "use_cache": False} ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) model.quantize(tokenizer, quant_config=quant_config) model.save_quantized(quant_path) tokenizer.save_pretrained(quant_path)

量化后显存占用从 30GB 降至 18GB，看似美好，但实际体验令人失望：输出节奏变得极其缓慢，每 5~10 秒才蹦出一个字，几乎不可用。即使是 Qwen-72B-Int4 的 AWQ 版本，也出现严重卡顿。

深入分析发现，AWQ 当前主要用于存储压缩，而非推理加速。其 GEMM 实现尚未充分优化，解压权重带来额外计算开销，且缺乏 Tensor Parallelism 支持。换句话说，你省下了显存，却牺牲了速度。

因此建议：仅在显存极度紧张的场景下使用 AWQ，且应优先考虑 GGUF 或其他更成熟的量化方案。