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,需要进行对应的安装: 安装Chatchat 库,实现模型后处理 pip install"langchain-chatchat[xinference]"...
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...
Langchain-Chatchat功能介绍 简介 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 RAG 与 Agent 应用项目。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。
启动服务:运行服务器端的启动脚本,启动Langchain-Chatchat服务。在启动过程中,服务将加载所需的模型和数据,并进行相应的初始化操作。 测试服务:使用客户端工具或浏览器访问知识库服务,进行功能测试和性能评估。确保服务能够正常运行,并满足预期的需求。 三、注意事项 安全性:在搭建和使用知识库服务时,需要注意安全性问...
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...
Langchain-Chatchat一种利用 [langchain](https://github.com/hwchase17/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与...
接下来就让我们结合Langchain-Chatchat+Qwen-7B(14B),一步一步的搭建一个属于自己的本地知识库吧~ 2.前期准备: python:3.10+,torch推荐使用 2.0 及以上的版本。gpu如果使用Qwen-7b 和Qwen-14b-int4需要大概24g显存,使用Qwen-14b需要40g左右显存。
Langchain-chatchat是一个开源项目,旨在通过结合多种技术,为用户提供更加智能、高效的交互体验。本文将介绍如何在Windows 10环境下搭建Langchain-chatchat知识库,为那些对此感兴趣的朋友提供实践参考。 一、设备配置要求 在开始搭建之前,首先需要确保你的设备满足一定的配置要求。推荐配置如下: CPU:E3-1240v3或更高性能...
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...