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• 介绍
• 解决的痛点
• 快速上手
• • 1. 环境配置
  • 2. 模型下载
  • 3. 初始化知识库和配置文件
  • 4. 一键启动
  • 5. 启动界面示例
  • 注意
• 项目里程碑
• 联系我们
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📃 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。

⚠️ 重要提示

0.2.10将会是0.2.x系列的最后一个版本，0.2.x系列版本将会停止更新和技术支持，全力研发具有更强应用性的 Langchain-Chatchat 0.3.x。
0.2.10 的后续 bug 修复将会直接推送到master分支，而不再进行版本更新。

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目录

• 介绍
• 解决的痛点
• 快速上手
  • 1. 环境配置
  • 2. 模型下载
  • 3. 初始化知识库和配置文件
  • 4. 一键启动
  • 5. 启动界面示例
• 联系我们

介绍

🤖️ 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。

💡 受 GanymedeNil 的项目 document.ai
和 AlexZhangji
创建的 ChatGLM-6B Pull Request
启发，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
调用服务，或使用基于 Streamlit 的 WebUI 进行操作。

✅ 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。

📺 原理介绍视频

从文档处理角度来看，实现流程如下：

🚩 本项目未涉及微调、训练过程，但可利用微调或训练对本项目效果进行优化。

🌐 AutoDL 镜像 中 0.2.10

版本所使用代码已更新至本项目 v0.2.10 版本。

🐳 Docker 镜像 已经更新到 0.2.10 版本。

🌲 本次更新后同时支持DockerHub、阿里云、腾讯云镜像源：

docker run -d --gpus all -p 80:8501 isafetech/chatchat:0.2.10
docker run -d --gpus all -p 80:8501 uswccr.ccs.tencentyun.com/chatchat/chatchat:0.2.10
docker run -d --gpus all -p 80:8501 registry.cn-beijing.aliyuncs.com/chatchat/chatchat:0.2.10

🧩 本项目有一个非常完整的Wiki ， README只是一个简单的介绍，_
仅仅是入门教程，能够基础运行_。
如果你想要更深入的了解本项目，或者想对本项目做出贡献。请移步 Wiki
界面

解决的痛点

该项目是一个可以实现 __完全本地化__推理的知识库增强方案, 重点解决数据安全保护，私域化部署的企业痛点。
本开源方案采用Apache License，可以免费商用，无需付费。

我们支持市面上主流的本地大语言模型和Embedding模型，支持开源的本地向量数据库。
支持列表详见Wiki

快速上手

1. 环境配置

• 首先，确保你的机器安装了 Python 3.8 - 3.11 (我们强烈推荐使用 Python3.11)。

$ python --version
Python 3.11.7

接着，创建一个虚拟环境，并在虚拟环境内安装项目的依赖

# 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。

请注意，LangChain-Chatchat 0.2.x 系列是针对 Langchain 0.0.x 系列版本的，如果你使用的是 Langchain 0.1.x
系列版本，需要降级您的Langchain版本。

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

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

4. 一键启动

按照以下命令启动项目

$ python startup.py -a

5. 启动界面示例

如果正常启动，你将能看到以下界面

1. FastAPI Docs 界面

2. Web UI 启动界面示例：

• Web UI 对话界面：

• Web UI 知识库管理页面：

注意

以上方式只是为了快速上手，如果需要更多的功能和自定义启动方式
，请参考Wiki

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项目里程碑

• 2023年4月: Langchain-ChatGLM 0.1.0 发布，支持基于 ChatGLM-6B 模型的本地知识库问答。

• 2023年8月: Langchain-ChatGLM 改名为 Langchain-Chatchat，0.2.0 发布，使用 fastchat 作为模型加载方案，支持更多的模型和数据库。

• 2023年10月: Langchain-Chatchat 0.2.5 发布，推出 Agent 内容，开源项目在Founder Park & Zhipu AI & Zilliz
  举办的黑客马拉松获得三等奖。

• 2023年12月: Langchain-Chatchat 开源项目获得超过 20K stars.

• 2024年1月: LangChain 0.1.x 推出，Langchain-Chatchat 0.2.x 发布稳定版本0.2.10
  后将停止更新和技术支持，全力研发具有更强应用性的 Langchain-Chatchat 0.3.x。

• 🔥 让我们一起期待未来 Chatchat 的故事 ···

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