觉得搞一个AI的智能问答知识库很难吗？那是你没有找对方向和工具，今天我们分享一个开源项目，帮助你快速构建基于Langchain和LLM的本地知识库问答，在GitHub已经获得27Kstar，它就是：Langchain-Chatchat

  大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和

Langchain——chatchat3.1版本docker部署流程Langchain-Chatchat1.项目地址#项目地址https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat#dockerhub地址https://hub.docker.com/r/chatimage/chatchat/tags2.docker部署参考官方文档#官方文档https://github.com/

非源码部署！！！！未用docker，用的conda虚拟环境，Langchain-chatchat-v0.3+Xinference需要分别单独放进虚拟环境，要创建两个虚拟环境，防止包冲突。1.Xinference环境配置1.1首先搭建一个xinference的虚拟环境condacreate-nxinferpython=3.10condaactivatexinfer用的py3.10

1、采用Langchain的Ollama库，新建get_BaseChatModel方法，按照名称返回ChatOllama或ChatOpenAI实例;2、在model_config.py.example中添加了ollama相关配置,用于设置ollama模型名称和ollama部署发布地址;3、在chat.py,knowledge_base_chat.py,file_chat.py,search_engine_chat.py,ag

MacbookairM216G用cpu跑同大模型知识库文档系统（Langchain-chatchat+llama2-7B量化模型)经过了5个夜晚的煎熬，终于从一个完全不知大模型为何物的小白身份把知识库问答大模型搞起来，一路尝试几斤辛酸，特别记录下来踩过的各种坑，供大家借鉴！本人的目标：在我自己的Macbookair

langchainchatchat的简介就不多说了，大家可以去看github官网介绍，虽然当前版本停止了更新，下个版本还没有出来，但作为学习还是很好的。一、关键启动过程：1、start_main_server入口2、run_controller启动fastchatcontroller端口200013、run_openai_api启动fastchat对外提供的类

 一、模型&环境介绍#1.ChatGLM#github地址：https://github.com/THUDM模型地址：https://huggingface.co/THUDM2.m3e#模型地址：https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base/3.text2vec#模型地址：https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese/4.Lang

1、下载langchainChatchatgitclonehttps://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git（可选）如果下载不下来，可能使用了代理，需要设置代理地址：gitconfig--globalhttp.proxy"localhost:你的代理端口"之后可以取消代理设置：gitconfig--global--unsethttp.proxy2

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/6760612691Chatchat项目结构整个结构是server 启动API，然后项目内自行调用API。API详情可见：http://xxx:7861/docs ，整个代码架构还是蛮适合深入学习 在这里插入图片描述 2Chatchat一些代码学习2.112个分块函数统一使用截止2023

一.Langchain-Chatchat知识库管理1.Langchain-Chatchat对话和知识库管理界面  Langchain-Chatchatv0.28完整的界面截图，如下所示：2.知识库中源文件和向量库  知识库test中源文件和向量库的位置，如下所示：3.知识库表结构  knowledge_base数据表内容，如下所示：二.

https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat原Langchain-ChatGLM1功能整体功能，想解决什么问题基于Langchain与ChatGLM等LLM模型，搭建一套针对中文场景与开源模型，界面友好、可离线运行的知识库问答解决方案。当前解决了什么问题，哪些问题解决不了目前0.2.8

在上一篇文章当中，我们已经通过Langchain-Chatchat+Qwen-14b-int4完成了本地知识库的搭建，现在我们通过vue和api接口来做定制的聊天页面，达成下图类似gpt或者其他大模型的显示效果：1.知识库启动：见上一篇文章2.api接口部署：在/Langchain-Chatchat/configs的serve_config文件中可以

1.基础介绍Langchain-Chatchat一种利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。大致过程包括加载文件->读取文本->文本分割->文本向量化->问句向量化->在文本向量中匹配出

LangChain-Chatchat(原Langchain-ChatGLM)基于ChatGLM等大语言模型与Langchain等应用框架实现，开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。项目地址：https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat部署还是比较简单的，照着文档一步一步来就行先看下python

  基于Langchain与ChatGLM等语言模型的本地知识库问答应用实现。项目中默认LLM模型改为THUDM/chatglm2-6b[2]，默认Embedding模型改为moka-ai/m3e-base[3]。一.项目介绍1.实现原理  本项目实现原理如下图所示，过程包括加载文件->读取文本->文本分割->文本向量化->问句向量化->

  由百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练，在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域benchmark上取得同尺寸最佳的效果，发布包含有7B、13B的Base和经过PPO训练的Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化。一.Baichuan2模型  Baichuan2模型在

  在官方例子中给出了通过chain=NebulaGraphQAChain.from_llm(ChatOpenAI(temperature=0),graph=graph,verbose=True)来检索NebulaGraph图数据库。本文介绍了通过GPT2替换ChatOpenAI的思路和实现，暂时不考虑效果。之所以没用ChatGLM2是因为加载模型太慢，调试不方便，不过将GPT2

  本文主要讨论Langchain-Chatchat项目中自定义Agent问答的思路和实现。以"计算器工具"为例，简单理解就是通过LLM识别应该使用的工具类型，然后交给相应的工具（也是LLM模型）来解决问题。一个LLM模型可以充当不同的角色，要把结构化的Prompt模板写好，充分利用LLM的Zero/One/Few-Shot能力

一、模型&环境介绍1.ChatGLMgithub地址：https://github.com/THUDM模型地址：https://huggingface.co/THUDM2.m3e模型地址：https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base/3.text2vec模型地址：https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese/4.Langchain-Cha

1、下载langchain-chatchatgitclonehttps://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git2、下载llama2-7b-chat-hfgitlfsinstallgitclonehttps://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf以上下载不成功，找到百度网盘版本，改用：wget传输文件压缩成tar，传输。

LangChain-Chatchat学习资料-Windows开发部署（踩坑篇）环境准备的坑1.CUDA版本问题我是用的RTX3060显卡，通过nvidia-smi命令，查看显卡支持的CUDA版本为12.2，然后下载版本的CUDA，后续发现这里是个坑，pytorch目前最新版为2.0.1，支持的cuda版本最高为11.8，所以想使用显卡跑pytorch，需要讲CUDA

在windows10下的安装部署参考资料1.LacnChain-Chatchat项目基础环境准备本人使用的是Windows10专业版22H2版本，已经安装了Python3.10，CUDA11.8版本，miniconda3。硬件采用联想R9000P，AMDR75800H，16G内存，RTX30606G。安装依赖#使用conda安装激活环境condacreate-nLangchain

LangChain-Chatchat的简介LangChain-Chatchat(原Langchain-ChatGLM):基于Langchain与ChatGLM等大语言模型的本地知识库问答应用实现。下面是他的官方介绍：