要让文心ai调用企业私有资料，需打通api鉴权、向量检索与提示工程全链路：配置千帆平台项目及最小权限角色，生成ak/sk并设ip白名单；本地部署chroma或qdrant向量库；用langchain加载文档、按中文分隔符分块、bge模型嵌入入库；检索增强调用时，先向量化查询、再本地检索、最后拼接prompt提交至文心一言api。
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要让文心AI真正理解并调用你公司内部的制度文档、产品手册、客户案例等私有资料，必须完成从API鉴权到向量检索再到提示工程的全链路打通，不能只调用公有云通用接口。
配置企业级千帆平台权限与密钥
登录百度智能云控制台→进入“千帆大模型平台”→点击左侧“项目管理”创建新项目空间，命名如“ERP知识库专用”。
在该项目下，进入“权限管理”模块，新建角色“knowledge_reader”，仅授予qwen:inference:invoke和vector:search:read两项最小权限——【切勿直接赋予管理员权限，否则知识库向量数据可能被意外导出】。
点击“API密钥管理”→生成一对AK/SK，复制保存至安全位置；同时开启“IP白名单”，填入你本地知识库服务器的出口公网IP（不是内网IP）。
搭建本地向量检索服务
方法一：使用Chroma（轻量级，适合中小知识库）
在本地Linux服务器执行：pip install chromadb==0.4.24，然后运行chroma run --path ./chroma_db启动服务，默认监听6333端口。
方法二：使用Qdrant（高并发，支持Docker一键部署）
执行：docker run -p 6333:6333 -v $(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage qdrant/qdrant，注意该命令会自动创建持久化目录，【若已有历史向量库，请先备份/qdrant/storage目录再执行】。
两种方式均需后续在代码中通过http://localhost:6333地址连接，无需额外配置认证。
将私有文档注入向量库
第一步：加载文档
使用LangChain的DirectoryLoader加载指定路径下所有PDF/DOCX/MD文件，自动跳过临时文件（~$开头）和隐藏文件（.开头）。
第二步：分块处理
采用RecursiveCharacterTextSplitter，设置chunk_size=600、chunk_overlap=120，并显式传入中文分隔符列表["\n\n", "\n", "。", "！", "？"]——这一步直接影响后续检索召回率，不设分隔符会导致长段落被硬截断，语义断裂。
第三步：嵌入与入库
调用bge-small-zh-v1.5模型对每个文本块生成嵌入向量，写入本地Chroma或Qdrant库；每条记录添加metadata={"source": "HR-2024-薪酬制度.docx", "page": 3}字段，便于溯源。
构造带检索增强的调用链路
用户提问到达后，执行以下三步串联：
① 将问题文本送入同一bge-small-zh-v1.5模型生成查询向量 → ② 在本地Qdrant中执行search，限制limit=5且score_threshold=0.65（低于此值视为无关） → ③ 拼接Top-5文本块+原始问题，代入Prompt模板：
你是一名内部知识助手。请严格依据以下参考资料作答，资料未提及的内容必须回答“暂无相关信息”。参考资料：{retrieved_chunks}；问题：{user_query}
最后将该Prompt提交至文心一言4.0 Turbo的/chat/completions端点，Header中携带Authorization: Bearer {access_token}。
