本文主要是介绍基于 Langchain-Chatchat，我搭建了一个本地知识库问答系统，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 一、LangChain-Chatchat
- 二、搭建步骤
- 2.1 环境配置
- 2.2 模型下载
- 2.3 初始化知识库和配置文件
- 2.4 一键启动
- 2.5 启动界面示例
- 技术交流群
- 用通俗易懂方式讲解系列
一、LangChain-Chatchat
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。
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✅ 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。与此同时，本项目也支持 OpenAI GPT API 的调用，并将在后续持续扩充对各类模型及模型 API 的接入。
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 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的 top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到 prompt中 -> 提交给 LLM生成回答。
从文档处理角度来看，实现流程如下：
二、搭建步骤
2.1 环境配置
强烈推荐使用 Python3.11， 创建一个虚拟环境，并在虚拟环境内安装项目的依赖。需要注意电脑显存要大于12G， 不然该项目跑不动。
# 拉取仓库
$ git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git# 进入目录
$ cd Langchain-Chatchat# 安装全部依赖
$ pip install -r requirements.txt
$ pip install -r requirements_api.txt
$ pip install -r requirements_webui.txt # 默认依赖包括基本运行环境（FAISS向量库）。如果要使用 milvus/pg_vector 等向量库，请将 requirements.txt 中相应依赖取消注释再安装。
2.2 模型下载
如需在本地或离线环境下运行本项目，需要首先将项目所需的模型下载至本地，通常开源 LLM 与 Embedding 模型可以从 HuggingFace 下载。
以本项目中默认使用的 LLM 模型 THUDM/ChatGLM3-6B 与 Embedding 模型 BAAI/bge-large-zh 为例：
下载模型需要先安装 Git LFS ，然后运行
$ git lfs install
$ git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b
$ git clone https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh
2.3 初始化知识库和配置文件
按照下列方式初始化自己的知识库和简单的复制配置文件
$ python copy_config_example.py
$ python init_database.py --recreate-vs
2.4 一键启动
按照以下命令启动项目
$ python startup.py -a
2.5 启动界面示例
如果正常启动，你将能看到以下界面
技术交流群
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我们建了大模型面试与技术交流群， 想要进交流群、需要源码&资料、提升技术的同学，可以直接加微信号：mlc2060。加的时候备注一下：研究方向 +学校/公司+CSDN，即可。然后就可以拉你进群了。
方式①、微信搜索公众号：机器学习社区，后台回复：加群
方式②、添加微信号：mlc2060，备注：技术交流
资料1
用通俗易懂方式讲解系列
- 用通俗易懂的方式讲解：自然语言处理初学者指南（附1000页的PPT讲解）
- 用通俗易懂的方式讲解：NLP 这样学习才是正确路线
- 用通俗易懂的方式讲解：28张图全解深度学习知识！
- 用通俗易懂的方式讲解：不用再找了，这就是 NLP 方向最全面试题库
- 用通俗易懂的方式讲解：实体关系抽取入门教程
- 用通俗易懂的方式讲解：灵魂 20 问帮你彻底搞定Transformer
- 用通俗易懂的方式讲解：图解 Transformer 架构
- 用通俗易懂的方式讲解：大模型算法面经指南（附答案）
- 用通俗易懂的方式讲解：十分钟部署清华 ChatGLM-6B，实测效果超预期
- 用通俗易懂的方式讲解：内容讲解+代码案例，轻松掌握大模型应用框架 LangChain
- 用通俗易懂的方式讲解：如何用大语言模型构建一个知识问答系统
- 用通俗易懂的方式讲解：最全的大模型 RAG 技术概览
- 用通俗易懂的方式讲解：利用 LangChain 和 Neo4j 向量索引，构建一个RAG应用程序
- 用通俗易懂的方式讲解：使用 Neo4j 和 LangChain 集成非结构化知识图增强 QA
- 用通俗易懂的方式讲解：面了 5 家知名企业的NLP算法岗(大模型方向)，被考倒了。。。。。
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