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基于 LobeChat 构建企业内部 LLM 知识库平台
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1. LobeChat 介绍
LobeChat 是一款开源的 AI 对话应用，专为用户打造高效便捷的智能对话解决方案。通过与 HAQM Bedrock 的深度集成，LobeChat 可以无缝调用多种强大的大语言模型，包括 HAQM Titan、Anthropic Claude、AI21 Labs 等，充分利用 Bedrock 的灵活性和扩展能力，为用户提供优质的对话体验。
LobeChat 提供丰富的功能扩展，包括多轮对话、知识库问答和自定义 API 调用，特别适合企业在客户服务、业务咨询以及内部知识管理等多种场景中使用。对于企业内部知识库管理，LobeChat 能够高效整合分散的信息资源，构建统一的知识问答平台，帮助员工快速获取所需信息，大幅提升内部协作与效率。
借助 HAQM Bedrock 的无服务器架构，LobeChat 可灵活应对业务增长需求，实现高度可扩展的服务能力，同时确保高安全性与高可靠性。这使其成为零售、电商等企业在内部知识管理、智能问答和高效运营中不可或缺的智能化工具。LobeChat 为企业实现数字化转型提供了强大的支持，并助力打造高效、智能的工作流程。
2. 部署架构图
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本架构展示了 LobeChat 与 AWS 服务集成的整体流程，提供高效、灵活的 LLM 知识库解决方案：
- 用户认证与访问加速：
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- 使用 HAQM Cognito 进行用户登录和身份验证，确保安全访问。
- 通过 HAQM CloudFront 提供低延迟和高速的内容分发，优化全球访问速度，确保全球用户均能享受到快速稳定的服务，提升用户体验。
- 系统部署与存储：
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- ECR (Elastic Container Registry)：用于存储 LobeChat 镜像，通过 EC2 进行镜像构建和推送，并直接部署到 EC2 实例，实现镜像构建与部署的高效性。
- HAQM S3：存储知识库的原始文件，为后续处理提供数据支持，支持大规模非结构化数据的管理。
- HAQM RDS for PostgreSQL：用于存储知识库向量，支持高效的检索和管理。RDS 提供的数据库自动扩展和备份功能，确保了数据的高可用性和容灾能力。
- 模型集成与嵌入：
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- 对接 HAQM Bedrock，支持 Claude 3.5 Sonnet v2 和 Llama 等多种大语言模型，满足不同场景下的生成式 AI 需求，保证系统的强大处理能力。
- 使用 Titan Embedding 作为知识库的嵌入模型，提供高质量的文本向量化能力。
- 高效、安全的知识库管理：
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- 通过 RDS 和 S3，LobeChat 能够高效存储和管理大规模的结构化与非结构化数据，优化了知识库的检索速度与准确性。
- 灵活的 AI 模型支持：
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- 集成多种强大的 AI 模型（如 Claude 3.5 Sonnet v2 和 Llama）和 Titan Embedding，确保系统能够满足各种自然语言处理任务的需求。
- HAQM Bedrock 的弹性和多模型支持让企业可以根据需求选择最合适的模型，并进行灵活的定制。
3. 部署说明
3.1 确定 LobeChat 访问域名
对于 HAQM Cognito 和 LobeChat 来说，域名是必不可少的，因为它能够有效防止开放重定向攻击，确保回调请求来源的合法性，避免恶意攻击者通过伪造 IP 地址绕过安全验证。同时，域名支持 HTTPS 加密通信，确保敏感数据在传输过程中得到保护。使用域名还简化了跨多个环境（如开发、生产环境）的管理，增强了系统的可扩展性和灵活性。总之，必须使用域名，以确保遵循 OAuth2.0 等身份验证标准，从而保障系统的安全性、合规性和可靠性。
本方案中将使用 lobechat.xxx.com 作为示例，您在部署时请更改为您自己合适的域名。
3.2 创建 HAQM Cognito
HAQM Cognito 是一项由 AWS 提供的身份管理服务，旨在简化用户身份验证、授权和用户数据同步。它允许开发者轻松地在应用程序中实现用户注册、登录、身份验证和访问控制功能，同时保证安全性和可扩展性。Cognito 主要面向移动应用和 Web 应用开发者，提供了多种身份验证方式，支持单点登录（SSO）和社交登录。
1. 创建 Cognito 用户池
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- 应用程序类型选择《传统的 Web 应用程序》
- 命名您的应用程序修改为 LobeChat
- 登录标识符的选项选择电子邮件
- 点击创建
2. 设置允许的 URL
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在《编辑管理登录页面》设置允许回调 URL 和运行的注销 URL，分别为 http://lobechat.xxx.com/api/auth/callback/cognito 和 http://lobechat.xxx.com。
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在《编辑管理登录页面》设置允许回调 URL 为 http://lobechat.xxx.com/api/auth/callback/cognito。
3. 记录应用程序的客户端 ID 和客户端密钥，后续会在 LobeChat 的环境文件中进行配置使用
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本示例的客户端 ID 为：6r1gj6jvt6a61cagvtfbvv9b1t，客户端密钥为：ctooihnq68bjenrdkae2k5scdf03273l4enqusov7m67b8ge5s。
3.3 启动 EC2
1. 登录 AWS 管理控制台，导航到 EC2 控制面板
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2. “HAQM Machine Image (AMI)” 选择 “HAQM Linux 2023 AMI”，实例类型选择 m5.xlarge。
3. 设置密钥对、网络、存储等其他设置。
4. 点击下一步，启动 EC2。
3.4 创建 RDS 数据库
1. 选择 PostgreSQL 引擎
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2. 数据库实例选择 db.m6gd.large
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3. 使用 SSH 连接到 EC2 实例
4. 修改以下红色参数
5. 修改参数后，执行以下命令：
3.5 配置 CloudFront
1. 创建 CloudFront 分配，设置自定义源为 EC2 地址，以及端口号
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2. 配置域名及证书
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3. 创建分配，待部署完成后，访问 http://lobechat.xxxx.com 进行 Lobechat 访问
3.6 访问 Lobechat
1. 点击左上角进行登录，跳转到 HAQM Cognito 页面进行用户登录，如下：
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2. 登录成功后，进入首页，如下：
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3. 添加知识库，上传知识库文件，如下：
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4. 对上传的知识库进行 Chunking 向量存储，如下：
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5. 点击 Chunking 后，将调用 Embedding 模型进行自动向量化，如下：
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6. 使用知识库进行对话，点击对话框上的书架进行知识库的选择即可，如下：
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7. 对话框中提出问题后，LobeChat 将自动引用知识库进行回答，如下：
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