Langchain-Chatchat，最初被命名为Langchain-ChatGLM，结合了Langchain框架与ChatGLM、Qwen、Llama等大语言模型，致力于为开发者提供一套支持中文场景、友好的本地化知识库问答系统。最令人兴奋的地方是，它不仅开源、支持离线部署，还能兼容市场上主流的开源模型，真正做到了“私有化部署”与“智能化问答”的完美结合。
Langchain-Chatchat项目:1.1-ChatGLM2项目整体介绍 ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第2代版本,引入新的特性包括更长的上下文(基于FlashAttention技术,将基座模型的上下文长度由ChatGLM-6B的2K扩展到了32K,并在对话阶段使用8K的上下文长度训练);更高效的推理(基于Multi-QueryAttention技术,… ...
创建成功后会自动开始部署,需要等几分钟,直到提示部署完成,进入资源页→管理密钥→选择密钥1或2复制 然后回到项目目录,找到 C:\Users\你的用户名\Langchain-Chatchat\configs\kb_config.py 这个文件,找到第46行BING_SUBSCRIPTION_KEY,在右侧填入你得到的key 保存后重启项目,切换到搜索引擎问答模式,选择bing,测试一下...
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...
1.Langchain-Chatchat 对话和知识库管理界面 Langchain-Chatchat v0.28 完整的界面截图,如下所示: 2.知识库中源文件和向量库 知识库 test 中源文件和向量库的位置,如下所示: 3.知识库表结构 knowledge_base 数据表内容,如下所示: ...
2.1.1 创建chatchat虚拟环境 创建chatcaht虚拟环境 克隆仓库 安装依赖 使用模型推理框架并加载模型,这里用到的是Xinference。 【注意】为避免依赖冲突,请将 Langchain-Chatchat 和模型部署框架如 Xinference 等放在不同的 Python 虚拟环境中,比如 conda, venv, virtualenv 等。
Langchain-Chatchat 接口是用于与基于 Langchain 框架构建的聊天机器人进行交互的 API。以下是对 Langchain-Chatchat 接口的详细解析,包括其功能、用途、输入输出格式以及使用方法。 1. 功能和用途 Langchain-Chatchat 接口提供了与聊天机器人进行文本对话的功能。它允许用户发送文本消息,并接收聊天机器人的响应。该接...
Langchain-Chatchat 是一个开源项目。该项目属于智能聊天机器人可以进行对话,同时具有文档导入向量数据库功能,允许用户使用文档以建立知识库,然后用户可以进行基于知识库的查询。项目提供webui用户界面供用户使用,也提供api供其他程序调用。 快速上手 1环境配置 首先,确保你的机器安装了 Python 3.10 $ python --version...
在Langchain-Chatchat v0.1.17 版本及以前是有前后端分离的 Vue 项目的,但是 v0.2.0 后就没有了。所以本文使用的是 Langchain-Chatchat v0.1.17 版本中的 Vue 项目。经过一番折腾终于将 Langchain-Chatchat v0.1.1
一.Langchain-Chatchat 知识库管理1.Langchain-Chatchat 对话和知识库管理界面 Langchain-Chatchat v0.28 完整的界面截图,如下所示: 2.知识库中源文件和向量库 知识库 test 中源文件和向量库的位置,如下所示: …