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...
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]"-U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 安装xinference 库,实现模型推理 ...
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...
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。
Langchain-Chatchat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。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问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为上下...
Langchain-Chatchat 提供以 Python 库形式的安装方式,具体安装请执行: pip install langchain-chatchat -U 如果要用Xinference接入Langchain-Chatchat,建议使用如下安装方式: pip install "langchain-chatchat[xinference]" -U 本文使用ollama作为本地模型的调用,所以不需要装Xinference ...
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和ChatChat都是目前比较热门的大模型。Langchain以其强大的文本生成能力和对多领域知识的理解能力而受到关注;而ChatChat则以其对话式交互和流畅的自然语言输出为特点。在实际应用中,我们可以根据需求选择适合的模型来构建问答系统。 三、部署本地知识库问答系统 接下来,我们将介绍如何基于Langchain和ChatChat部署...
Langchain-Chatchat 是一个基于 ChatGLM 大语言模型与 Langchain 应用框架实现,开源、可离线部署的检索增强生成 (RAG) 大模型的本地知识库问答应用项目。目前(截止20241113)LangChain-Chatchat源码的github项目已经有5.6K的fork和32K的star了,可以说非常流行。github地址如下: ...