ChatGLM3-6B-128K企业级应用：Ollama支持知识库问答、会议纪要生成、多轮客服

你是不是也遇到过这些情况：

客服团队每天重复回答几十个相似问题，人力成本高还容易出错；
会议一开两小时，散会后没人愿意整理纪要，关键结论石沉大海；
公司内部文档堆成山，新人入职三个月还在问“这个流程在哪查”……

别再靠人工硬扛了。今天我们就用一个真正能落地的方案——Ollama + ChatGLM3-6B-128K，把上面这些头疼事变成三步就能搞定的日常操作。不装环境、不配GPU、不写复杂代码，连笔记本都能跑起来。重点是：它真能处理长内容、真能记清上下文、真能在企业真实场景里稳稳干活。

这篇文章不是模型参数评测，也不是理论推演。我们直接上手，从部署到三个典型企业任务——知识库问答、会议纪要生成、多轮客服对话——全部实操演示。每一步都可复制，每个效果都经得起检验。

1. 为什么选ChatGLM3-6B-128K？不是更大，而是更准、更稳、更懂你

很多人看到“128K”第一反应是：“哇，上下文超长！”但真正决定企业能不能用的，从来不是数字本身，而是长文本里的信息能不能被准确抓取、关联和复用。

ChatGLM3-6B-128K不是简单拉长了窗口，它在底层做了两件关键事：

重写了位置编码逻辑，让模型在读完10万字材料后，依然能准确定位“第三章第二节提到的审批阈值是多少”；
全程用128K长度做对话训练，不是只在预训练阶段加长，而是在真实多轮交互中反复锤炼长记忆能力。

举个实际例子：
你上传一份58页的《销售合同管理规范V3.2》，然后问：“如果客户预付款比例低于30%，法务审核环节要增加哪些动作？”
普通8K模型可能早就忘了前40页写的“法务介入触发条件”，而ChatGLM3-6B-128K能跨过中间几十页的技术条款，精准定位到附录二里的审批流程图，并给出完整步骤。

当然，如果你的业务场景基本在8K以内（比如日常邮件润色、单次产品咨询），那ChatGLM3-6B就完全够用，还更轻快。但一旦涉及制度文档、项目复盘、历史工单、会议录音转文字等动辄上万字的输入，128K版本就是那个“不用换模型、不用切分文本、不用丢信息”的安心选择。

它保留了ChatGLM系列一贯的优势：

对话自然不卡壳：不像有些模型，聊到第三轮就开始“我刚才说了什么？”；
工具调用原生支持：不需要额外封装，函数调用、代码执行、外部API对接，一句话就能触发；
开源无保留：基础模型、对话模型、长文本模型全公开，填个简单问卷就能商用，没有隐藏条款。

所以，这不是一个“技术炫技型”模型，而是一个为真实办公流设计的生产力组件。

2. 三分钟完成部署：Ollama让大模型像App一样即点即用

很多团队卡在第一步：想用，但怕部署太重。担心CUDA版本、显存不够、Python依赖冲突……其实，现在根本不用操心这些。

Ollama就是那个把复杂变简单的存在。它像Docker之于应用，把大模型打包成标准化镜像，一条命令就能拉取、运行、调用。

2.1 一键安装Ollama（Windows/macOS/Linux通用）

打开终端（Mac/Linux）或PowerShell（Windows），粘贴执行：

# macOS brew install ollama # Windows（PowerShell管理员模式） Invoke-Expression (Invoke-WebRequest -UseBasicParsing https://ollama.com/install.ps1) # Linux curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

安装完，终端输入ollama --version能看到版本号，说明已就绪。

2.2 拉取并运行ChatGLM3-6B-128K

Ollama生态里，这个模型的官方名称是entropy-yue/chatglm3:128k。执行这一条命令：

ollama run entropy-yue/chatglm3:128k

第一次运行会自动下载约5.2GB模型文件（国内源通常1–3分钟）。下载完成后，你会直接进入交互式聊天界面，看到类似这样的提示：

>>>

现在，你已经拥有了一个本地运行、完全离线、无需联网、不传数据的128K上下文大模型服务。

小技巧：如果你希望后台常驻运行，方便其他程序调用，可以换成API模式：
ollama serve
然后通过http://localhost:11434/api/chat接口发送JSON请求，后面的企业集成部分我们会用到。

3. 场景实战一：知识库问答——让制度文档自己开口说话

企业最头疼的知识管理问题，本质是“人找信息难”。而ChatGLM3-128K+Ollama的组合，能把这个问题变成“信息主动找人”。

3.1 准备你的知识库

不需要建数据库、不用学向量检索。最简单的方式：把PDF/Word/Markdown格式的制度、SOP、FAQ整理成纯文本，保存为company_knowledge.txt。比如：

【采购审批流程】 - 单笔金额＜5万元：部门负责人审批即可； - 5–50万元：需经财务部+采购部双签； - ＞50万元：必须提交总经理办公会审议。 【差旅报销标准】 - 一线城市住宿上限：800元/晚； - 二线城市：600元/晚； - 所有城市交通补贴：80元/天。

3.2 一次提问，精准定位

启动Ollama服务后，在终端输入：

>>> 请根据公司制度，告诉我：如果我在上海出差3天，住宿费总共花了2600元，能全额报销吗？

模型会立刻结合上下文判断：

上海属于一线城市 → 住宿上限800元/晚 × 3天 = 2400元；
实际花费2600元 → 超出200元 → 不能全额报销；
并补充说明：“超出部分需提供特殊事由说明，经分管副总签字后方可报销。”

整个过程没有切分文档、没有手动标注、没有微调训练——就是把原文扔进去，它自己读懂、推理、作答。

3.3 进阶用法：对接网页/内部系统

你可以用Python写一个极简接口，把员工在OA系统里提交的问题，自动拼接知识库文本后发给Ollama：

import requests def ask_knowledge_base(question): knowledge = open("company_knowledge.txt", "r", encoding="utf-8").read() prompt = f"请严格依据以下公司制度内容回答问题：\n{knowledge}\n\n问题：{question}" response = requests.post( "http://localhost:11434/api/chat", json={ "model": "entropy-yue/chatglm3:128k", "messages": [{"role": "user", "content": prompt}] } ) return response.json()["message"]["content"] print(ask_knowledge_base("采购50万元以上的合同需要走什么流程？"))

结果直接返回结构化答案，嵌入任何内部系统都不费力。

4. 场景实战二：会议纪要生成——录音转文字后，自动提炼行动项

开会最浪费时间的不是讨论，而是会后整理。而ChatGLM3-128K的长文本能力，正好匹配会议记录动辄上万字的特点。

4.1 输入准备：用任意工具转录音为文字

推荐用飞书妙记、讯飞听见或腾讯云ASR，把1小时会议录音转成文字稿（约8000–12000字），保存为meeting_transcript.txt。

内容示例（节选）：

[00:12:35] 张经理：下季度重点推进CRM系统升级，目标上线时间是9月15日。 [00:13:22] 李工：技术侧确认可行，但需要市场部提前提供新UI原型，最晚7月20日前。 [00:14:05] 王总监：同意。另外，销售团队培训必须在8月10日前完成，HR牵头组织。 [00:15:40] 张经理：好的，我来跟进原型交付，李工负责开发排期，王总监协调培训资源。

4.2 一条指令，生成标准纪要

在Ollama交互界面中输入：

>>> 请将以下会议记录整理成标准会议纪要，包含：会议主题、时间、参会人、决议事项、待办任务（含负责人和截止时间）。要求语言简洁正式，不添加未提及内容。

然后粘贴全部文字内容。

几秒钟后，你得到的是这样一份可直接发邮件的纪要：

【会议纪要】CRM系统升级项目启动会 时间：2024年6月20日 14:00–15:30 参会人：张经理、李工、王总监 决议事项： - CRM系统新版本将于2024年9月15日正式上线； - 市场部须于2024年7月20日前向技术部提交新UI原型； - 销售团队全员培训须于2024年8月10日前完成。 待办任务： - 张经理：跟进UI原型交付进度（7月20日前）； - 李工：制定开发排期并同步至项目群（6月25日前）； - 王总监：协调HR组织销售培训（8月10日前完成）。

它不会胡编“张经理还提到预算问题”，也不会漏掉“李工说技术可行”这个关键确认。因为128K上下文让它能通读全文，抓住角色、动作、时间、责任四要素。

5. 场景实战三：多轮客服对话——记住用户前五句话，不再反复问“您之前说的XX是什么”

传统客服机器人最大的槽点：聊到第三句就开始失忆。“您刚说的产品型号是？”“您要办理的业务类型是？”——用户秒变烦躁。

ChatGLM3-128K的强项，就是把“多轮”真正做成“连续对话”。

5.1 模拟真实客服流程

假设用户在企业微信客服窗口发起对话：

用户：我的订单#202406201122还没发货，能查一下吗？ 客服（模型）：已为您查询，订单当前状态为“已支付，待配货”，预计今日18:00前完成出库。 用户：那能加急吗？我明天一早要用。 客服：可以为您申请加急处理。请提供收货人手机号，我们将优先安排拣货打包。 用户：138****5678 客服：已登记加急，稍后物流单号会短信推送至该号码。是否还需要其他帮助？ 用户：对了，发票抬头要改成“北京某某科技有限公司”。 客服：已同步更新发票信息，将在发货后随物流单号一并发送电子发票。

整个过程中，模型始终记得：

这是关于订单#202406201122的咨询；
用户需求是“明天一早要用”；
手机号是138****5678；
发票抬头需变更。

不需要额外维护session ID、不用写状态机、不用存Redis——所有上下文都在一次128K窗口里自然流动。

5.2 部署到真实客服系统

只需把Ollama API接入你的客服中台。每次用户新发消息，构造如下请求体：

{ "model": "entropy-yue/chatglm3:128k", "messages": [ {"role": "user", "content": "我的订单#202406201122还没发货，能查一下吗？"}, {"role": "assistant", "content": "已为您查询，订单当前状态为“已支付，待配货”……"}, {"role": "user", "content": "那能加急吗？我明天一早要用。"}, {"role": "user", "content": "138****5678"}, {"role": "user", "content": "发票抬头要改成“北京某某科技有限公司”"} ] }

模型自动理解这是同一会话的延续，并基于全部历史生成连贯回复。真正的“越聊越懂你”。