我们使用 pip 进行 langchain-chatchat 安装,并且采用清华源,具体安装命令如下所示 pip install langchain-chatchat -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 因模型部署框架 Xinference 接入 Langchain-Chatchat 时需要额外安装对应的 Python依赖库,因此如需搭配 Xinference 框架使用时,需要进行对应的安...
配置知识库路径(basic_settings.yaml),这步可以不做,如果你就是用前面配置好的数据库地址。 默认知识库位于CHATCHAT_ROOT/data/knowledge_base,如果你想把知识库放在不同的位置,或者想连接现有的知识库,可以在这里修改对应目录即可。 配置知识库(kb_settings.yaml)(可选): 默认使用 FAISS 知识库,如果想连接其它类...
SQLALCHEMY_DATABASE_URI: sqlite:///D:\chatchat-test\data\knowledge_base\info.db 配置知识库(kb_settings.yaml)(可选): 默认使用 FAISS 知识库,如果想连接其它类型的知识库,可以修改 和 kbs_config。 支持的数据文件类型很多,包括PDF、TXT、MP4、CSV、MD等,但是要注意放置到对应的文件夹下面: 直接将文件...
选中知识库并没有对应的接口,主要是选中知识库后,更新界面的(1)知识库介绍(2)知识库文档信息,包括源文件(遍历文件夹)和向量库(遍历数据库)。 (1)遍历文件夹 比如 test 知识库对应的 L:\20231106_ConversationSystem\ChatCopilot\Langchain\Langchain-Chatchat-0.2.8\knowledge_base\test 文件夹。
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文件中可以修改api的相关端口 # api.py serverAPI_SERVER={"host":DEFAULT_BIND_HOST,"port":6006,}# fastchat openai_api serverFSCHAT_OPENAI_API={"host":DEFAULT_BIND_HOST,"port":20000,} ...
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文件中可以修改api的相关端口 API_SERVER ...
Langchain-Chatchat作为一款开源的离线知识库服务,能够帮助我们快速搭建起自己的知识库,实现知识的本地化管理。本文将详细介绍Langchain-Chatchat的本地搭建过程,帮助读者更好地了解和使用这一服务。 一、准备工作 在开始搭建之前,我们需要做一些准备工作,确保搭建过程的顺利进行。 硬件要求:搭建Langchain-Chatchat需要...
LangChain + ChatGLM2-6B 构建知识库 LangChain 知识库技术原理 目前市面上绝大部分知识库都是 LangChain + LLM + embedding 这一套，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...
部署Langchain-Chatchat需要准备本地的知识库数据,并进行数据清洗、格式转换等预处理工作。这些数据需要存储为模型可以读取的格式,如CSV或JSON等。为了解决数据处理问题,开发者可以使用Python等编程语言编写数据预处理脚本,对本地知识库中的数据进行清洗和整理。此外,还可以利用现有的数据处理工具或库来加速数据处理过程。