基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[1]-最新版快速实践并部署（检索增强生成RAG大模型）

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基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[1]-最新版快速实践并部署（检索增强生成RAG大模型）

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。

1.介绍

1. 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。

2. 建立了全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用。本项目的最新版本中通过使用 FastChat接入 Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV 等模型，依托于 langchain框架支持通过基于 FastAPI 提供的 API用服务，或使用基于 Streamlit 的 WebUI 进行操作。

3. 依托于本项目支持的开源 LLM 与 Embedding 模型，本项目可实现全部使用开源模型离线私有部署

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