#拉取仓库$gitclonehttps://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git#进入目录$cdLangchain-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...
基于LangChain-Chatchat实现的本地知识库的问答应用-kuaisu(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 …
以本项目中默认使用的 LLM 模型THUDM/ChatGLM2-6B与 Embedding 模型moka-ai/m3e-base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/chatglm2-6b $ git clone https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base 注意: 这里使用git下载模型的时候会出现...
https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat/issues/2054 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。 3.2. 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...
基于LangChain-Chatchat实现的本地知识库的问答应用-快速上手(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...
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。3.2. 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。
https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat原Langchain-ChatGLM 1 功能 整体功能,想解决什么问题 基于Langchain 与 ChatGLM 等LLM模型,搭建一套针对中文场景与开源模型,界面友好、可离线运行的知识库问答解决方案。 当前解决了什么问题,哪些问题解决不了 ...
第2步骤中的信息检索,不一定必须使用向量数据库,可以是关系型数据库(如MySQL)或全文搜索引擎(如Elasticsearch, ES), 但大模型应用场景广泛使用向量数据库的原因是:在大模型RAG的应用场景中,主要是要查询相似度高的某几个文档,而不是精确的查找某一条(MySQL、ES擅长)。
后端：Python开发框架：Langchain大模型在线服务：智谱ChatGLM向量数据库：Chroma 2.3 技术流程 核心技术流程如下 构建知识库： 首先将用户上传的一批文档（如PDF、TXT等），默认按照段落分割成N个Chunks（块）知识库向量化：又称为Embedding，将所有Chunks处理为向量数据，以便计算机理解，这些数据会存入专用的向量数据库...
基于LangChain-Chatchat实现的本地知识库的问答应用-快速上手(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 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、...