git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git 注:如果不想克隆代码,也可以下载代码压缩包,然后解压到本地。 使用Conda创建运行环境 建议使用Conda创建一个隔离环境方便后续操作,以免项目之间互相影响。 关于Conda的安装可以参考这篇文章:待续... Anaconda...
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 -...
1、下载langchain Chatchat git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git (可选)如果下载不下来,可能使用了代理,需要设置代理地址: git config --global http.proxy "localhost:你的代理端口" 之后可以取消代理设置: git config --global --unset http.proxy 2、安装anaconda, 添加path...
以本项目中默认使用的 LLM 模型THUDM/ChatGLM3-6B与 Embedding 模型BAAI/bge-large-zh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/chatglm3-6b $ git clone https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh 3. 初始化知识库和配置文件 按照下列...
git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/bge-large-zh-v1.5.git 自动下载模型会从hf下载,需要网络,所以换成用本地的,并换成从魔搭下载,bge-large-zh-v1.5为配置文件中默认的模型,可以根据需要更换并从魔搭上找对应的地址 注意下载下来的路径就在 /root/code/langchain-chatchat/Langchain-Chat...
在Jupyter Lab中,我们可以打开终端,使用git命令克隆Langchain-Chatchat项目的仓库。克隆命令如下: git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git 执行完上述命令后,我们就成功地将Langchain-Chatchat项目的文件下载到了本地。 三、配置项目环境 下载完项目文件后,我们需要配置项目的环境。首先...
Github: https:///simplify-code/Langchain-Chatchat.git 使用说明 l可以选择多种对话模式进行AI对话 目前支持的对话模式有:LLM对话,知识库问答,搜索引擎问答及自定义Agent文档。 可以自由选择LLM模型: zhipu,chatglm2-6b,OpenAI,Anthropic等模型。 l可以导入文档创建知识库,进行基于知识库的对话。初次使用此项目需要...
gitclone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git 下载完进入项目目录: cdLangchain-Chatchat 依次安装全部的依赖: pipinstall-r requirements.txt pipinstall-r requirements_api.txt pipinstall-r requirements_webui.txt 然后依次下载模型,这里我使用的是Qwen1.5 14b GPTQ Int4量化版,你可以...
提示:由于 Git 不支持空文件夾,创建文件夹后会生成空的 .keep 文件 .github Update close-issue.yml:提示改成中文,改到凌晨05:30运行 (#1456) 1年前 chains 支持通过配置项同时启动多个模型,将Wiki纳入samples知识库 (#2002) 1年前 common search_engine_chat bug ...
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。 目录 概述 功能介绍 快速上手 安装部署 项目里程碑 联系我们 概述 🤖️ 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...