手把手教你从零开始基于 Langchain-Chatchat 搭建本地大模型知识库 LangChain-Chatchat 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,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。 本文我们通过先简单介绍 LangChain-Chatcha...
接下来,按照以下步骤进行环境搭建: 安装英伟达驱动、CUDA、cudnn(如使用GPU)。 创建虚拟环境:为避免依赖冲突,建议为每个项目创建独立的虚拟环境。使用Anaconda或conda工具创建并激活虚拟环境。 conda create --name langchain python=3.11 conda activate langchain 安装依赖库:下载并安装Langchain-Chatchat及其依赖库。
官网:https://developer.nvidia.com/cuda-12-1-0-download-archive 根据自己的操作系统选择 一直下一步既可 二、模型部署 2.1 拉取仓库 git clonehttps://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git 2.2 进入目录 cd Langchain-Chatchat 2.3安装全部依赖 pip install -r requirements.txt pip install -...
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需要一定的硬件支持,包括一台性能良好的计算机和足够的存储空间。建议使用配置较高的服务器或台式机进行搭建,以保证服务的稳定性和性能。 软件环境:搭建过程中需要使用到一些软件和工具,包括Python解释器、Gi...
本文将详细介绍Langchain-Chatchat的搭建过程,帮助读者轻松实现聊天机器人的开发。 一、注册Autodl平台并开启实例 首先,我们需要注册Autodl平台并开启一个实例。Autodl平台是一个自动化深度学习平台,提供了丰富的深度学习框架和算法,可以帮助我们快速搭建和训练模型。在Autodl平台上,我们可以选择不同配置的实例,根据自己的...
3.环境搭建: 先拉取Langchain-Chatchat的项目代码 bash 复制代码 gitclonehttps://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git 安装依赖 复制代码 pipinstall-r requirements.txt pipinstall-r requirements_api.txt pipinstall-r requirements_webui.txt ...
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在上一篇文章当中,我们已经通过Langchain-Chatchat+Qwen-14b-int4完成了本地知识库的搭建,现在我们通过vue和api接口来做定制的聊天页面,达成下图类似gpt或者其他大模型的显示效果: 1.知识库启动: 见上一篇文章 2.api接口部署: 在/Langchain-Chatchat/configs的serve_config文件中可以修改api的相关端口 API_SERVER ...
二、搭建本地知识库环境 硬件准备:确保具备足够的计算资源,包括高性能CPU、GPU和足够的内存。 软件环境:安装所需的操作系统、Python环境以及依赖库,如TensorFlow、PyTorch等。 模型下载:从官方网站或开源平台下载Langchain-Chatchat和chatglm3-6b模型文件。 三、部署AI知识库 模型加载:将下载的模型文件加载到本地环境...