要让智谱清言API回答公司内部文档问题，需通过向量数据库+RAG链路实现：整理合规格式文档→用LangChain切分（chunk_overlap≥64）→加载至ChromaDB→调用ZhipuAI API完成检索增强生成。
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要让智谱清言API能回答你公司内部文档里的问题，比如合同条款、产品手册或会议纪要，就必须把本地知识喂给它——但API本身不直接支持上传文件，得靠向量数据库+RAG链路桥接。
准备知识库原始材料
把PDF、Word、Excel、TXT等格式的业务文档统一放进一个文件夹，例如./kb_docs/。确保文件名不含中文括号、&、#等特殊字符，否则后续加载可能中断。
删除扫描版PDF（图片型），这类文件无法被文本解析器提取内容；若必须保留，先用OCR工具转成可复制文字再存入。
构建向量索引
安装必要依赖：
pip install langchain-community chromadb sentence-transformers zhipuai
用以下代码加载并切分文档：
from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
loader = DirectoryLoader("./kb_docs/", show_progress=True)
docs = loader.load()
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=512, chunk_overlap=64)
chunks = splitter.split_documents(docs)
【chunk_overlap必须设为64以上】否则技术文档中跨页的参数表格会被硬切断，导致检索时语义失真。
接入智谱清言API完成RAG闭环
第一步：获取API Key
登录智谱AI开放平台→进入“我的应用”→创建新应用→复制生成的API Key。
第二步：初始化ZhipuAI客户端与ChromaDB
from zhipuai import ZhipuAI
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
zhipu_client = ZhipuAI(api_key="your_api_key_here")
embedder = HuggingFaceEmbeddings(model_name="BAAI/bge-small-zh-v1.5")
vectorstore = Chroma.from_documents(chunks, embedder, persist_directory="./chroma_db")
第三步：构造检索增强提示
def rag_query(question):
retrieved = vectorstore.similarity_search(question, k=3)
context = "\n\n".join([doc.page_content for doc in retrieved])
prompt = f"根据以下资料回答问题：\n{context}\n\n问题：{question}"
response = zhipu_client.chat.completions.create(
model="glm-4-flash",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
return response.choices[0].message.content
调用rag_query("售后服务流程是怎样的？")即可获得基于你知识库的回答。
