安装git-lfs sudo apt-get install git-lfs 拉取库(169M) git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git 安装依赖(依赖比较多,比较耗时) # 进入目录 cd Langchain-Chatchat # 安装全部依赖 pip install -r requirements.txt # 如果只需运行 API pip install -r requirements_api.tx...
二、创建Python环境并安装依赖 三、拉取项目仓库并安装依赖 四、配置并启动项目 五、错误处理 六、启动与运行 七、硬件建议 大型语言模型(LLM)是自然语言处理领域的热门技术,它可以帮助我们实现各种文本生成和理解的任务。本教程将指导你如何安装和运行一个基于LLM的项目——Langchain-Chatchat。 一、前置准备 在开始...
2. 接着,创建一个虚拟环境,并在虚拟环境内安装项目的依赖 # 拉取仓库$gitclone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git# 进入目录$cdLangchain-Chatchat# 安装全部依赖$ pipinstall-rrequirements.txt $ pipinstall-rrequirements_api.txt $ pipinstall-rrequirements_webui.txt# 默认依赖包...
四、安装后的配置与测试 安装完成后，你需要将本地文件（如HTML、MD、JSON等）加载到Langchain-Chatchat中作为知识库。这可以通过简单的配置步骤实现。接下来，进行基本的功能测试以确保系统正常工作是非常重要的。你可以尝试提出一些问题，验证问答功能的准确性和响应速度。五、故障排除与优化 如果在安装或使用过程中...
如果要使用 milvus/pg_vector 等向量库,请将 requirements.txt 中相应依赖取消注释再安装。 请注意,LangChain-Chatchat0.2.x系列是针对 Langchain0.0.x系列版本的,如果你使用的是 Langchain0.1.x系列版本,需要降级您的Langchain版本。 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...
安装过程包括克隆仓库、安装依赖和模型。对于模型安装，推荐从魔塔下载，以避免从Huggingface.co上下载模型时的慢速问题。同时在项目的configs/model_config.py中配置模型路径。部署后，项目将运行在本地机器上，可通过访问特定端口（如8501）访问Web界面。实际使用中，硬件资源对性能影响显著。对于较慢的硬件...
例如,将Anaconda的安装路径添加到PATH环境变量中。 下载并配置模型文件 从官方仓库或其他可靠来源下载Langchain-chatchat所需的模型文件,并将其放置在指定目录下。同时,还需要配置相关的模型路径和环境变量。 启动Langchain-chatchat服务 完成以上步骤后,就可以启动Langchain-chatchat服务了。可以通过命令行或图形界面启动...
1. 2.安装依赖 #激活环境 conda activate langchain #拉取仓库 git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git #进入目录 cd Langchain-Chatchat #安装全部依赖 pip install -r requirements.txt pip install -r requirements_api.txt ...
下载安装包:访问Langchain-Chatchat的官方网站或开源平台,下载最新的安装包。安装包通常包括服务器和客户端两部分,请分别下载并妥善保存。 二、搭建步骤 解压安装包:将下载好的安装包解压到指定的目录,确保解压后的文件结构完整。 配置环境变量:根据安装包的说明,配置相应的环境变量,包括Python解释器的路径、依赖库的路...
01_闻达Github主页地址: https://github.com/wenda-LLM/wenda 02_懒人一键包地址:链接:https://pan.baidu.com/s/105nOsldGt5mEPoT2np1ZoA?pwd=lyqz 提取码:lyqz 如果有疑问,欢迎大家在视频下方进行留言,也欢迎大家三连支持! 这就是AIGC 科技 计算机技术 AI ChatGPT ChatGLM-6B 个人问答知识库 ...