觉得搞一个AI的智能问答知识库很难吗？那是你没有找对方向和工具，
今天我们分享一个开源项目，帮助你快速构建基于Langchain 和LLM 的本地知识库问答，在GitHub已经获得27K star，它就是：Langchain-Chatchat
👉CSDN大礼包🎁：Langchain-Chatchat 已下载并打包，免费分享（安全链接，放心点击）👈
Langchain-Chatchat 是什么
Langchain-Chatchat基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现，开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。
本项目利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目前langchain可以说是开发LLM应用的首选框架，而本项目的目标就是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。
依托于本项目支持的开源 LLM 与 Embedding 模型，本项目可实现全部使用开源模型离线私有部署。与此同时，本项目也支持 OpenAI GPT API 的调用，并将在后续持续扩充对各类模型及模型 API 的接入。
实现原理
本项目全流程使用开源模型来实现本地知识库问答应用，最新版本中通过使用 FastChat 接入 Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV 等模型，依托于 langchain 框架支持通过基于 FastAPI 提供的 API 调用服务，或使用基于 Streamlit 的 WebUI 进行操作。
可以通过下面的图来直观看到的整个流程的执行过程，非常值得参考学习。
再从从文档处理角度来看，实现流程如下：
这里需要注意，本项目未涉及微调、训练过程，但可利用微调或训练对本项目效果进行优化。
部署要求
软件要求：
操作系统
- Linux Ubuntu 22.04.5 kernel version 6.7
其他系统可能出现系统兼容性问题。
最低要求
该要求仅针对标准模式，轻量模式使用在线模型，不需要安装torch等库，也不需要显卡即可运行。
- Python 版本: >= 3.8(很不稳定), < 3.12
- CUDA 版本: >= 12.1
推荐要求
开发者在以下环境下进行代码调试，在该环境下能够避免最多环境问题。
- Python 版本 == 3.11.7
- CUDA 版本: == 12.1
硬件要求：
如果想要顺利在GPU运行本地模型的 FP16 版本，你至少需要以下的硬件配置，来保证在我们框架下能够实现 稳定连续对话
- ChatGLM3-6B & LLaMA-7B-Chat 等 7B模型 最低显存要求: 14GB 推荐显卡: RTX 4080
- Qwen-14B-Chat 等 14B模型 最低显存要求: 30GB 推荐显卡: V100
- Yi-34B-Chat 等 34B模型 最低显存要求: 69GB 推荐显卡: A100
- Qwen-72B-Chat 等 72B模型 最低显存要求: 145GB 推荐显卡：多卡 A100 以上
实际部署配置示例
处理器: Intel® Core™ i9 processor 14900K
内存: 256 GB DDR5
显卡组: NVIDIA RTX4090 X 1 / NVIDIA RTXA6000 X 1
硬盘: 1 TB
操作系统: Ubuntu 22.04 LTS / Arch Linux, Linux Kernel 6.6.7
显卡驱动版本: 545.29.06
Cuda版本: 12.3 Update 1
Python版本: 3.11.7部署 Langchain-Chatchat
Docker 部署
开发组为开发者们提供了一键部署的 docker 镜像文件懒人包。开发者们可以在 AutoDL 平台和 Docker 平台一键部署。
docker run -d --gpus all -p 80:8501 isafetech/chatchat:0.2.10
docker run -d --gpus all -p 80:8501 ccr.ccs.tencentyun.com/chatchat/chatchat:0.2.10
docker run -d --gpus all -p 80:8501 registry.cn-beijing.aliyuncs.com/chatchat/chatchat:0.2.10- 该版本镜像大小 50.1GB，使用 v0.2.10，以 nvidia/cuda:12.1.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04 为基础镜像
- 该版本为正常版本，非轻量化版本
- 该版本内置并默认启用一个 Embedding 模型：bge-large-zh-v1.5，内置并默认启用 ChatGLM3-6B
- 该版本目标为方便一键部署使用，请确保您已经在 Linux 发行版上安装了 NVIDIA 驱动程序
- 请注意，您不需要在主机系统上安装 CUDA 工具包，但需要安装 NVIDIA Driver 以及 NVIDIA Container Toolkit，请参考安装指南
本地部署方案
- 安装python环境
# 首先，确信你的机器安装了 Python 3.8 - 3.10 版本
$ python --version
Python 3.8.13
$ conda create -p /your_path/env_name python=3.8
$ source activate /your_path/env_name
$ conda create -n env_name python=3.8
$ conda activate env_name # Activate the environment
# 更新py库
$ pip3 install --upgrade pip- 安装项目相关的依赖
# 拉取仓库
$ git clone --recursive <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
# 默认依赖包括基本运行环境（FAISS向量库）。以下是可选依赖：
- 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。
- 如果要开启 OCR GPU 加速，请安装 rapidocr_paddle[gpu]
- 如果要使用在线 API 模型，请安装对用的 SDK- 模型下，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下载至本地，通常开源 LLM 与 Embedding 模型可以从 HuggingFace 下载。
$ git lfs install
$ git clone <https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b>
$ git clone <https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base>- 初始化知识库,当前项目的知识库信息存储在数据库中，在正式运行项目之前请先初始化数据库
#如果您已经有创建过知识库
$ python init_database.py --create-tables
#如果您是第一次运行本项目
$ python init_database.py --recreate-vs- 一键启动，一键启动脚本 startup.py， 一键启动所有 Fastchat 服务、API 服务、WebUI 服务
$ python startup.py -a启动界面
正常启动后，会有两种使用界面，一种是webui，如下：
Web UI 知识库管理页面
另一种使用方式是API，以下是查看提供的API。
最轻模式
以上的部署方式是需要显卡的，对于我们这些没卡的一族来说，就很尴尬。但是项目很贴心，提供一个lite模式，该模式的配置方式与常规模式相同，但无需安装 torch 等重依赖，通过在线API实现 LLM 和 Ebeddings 相关功能，适合没有显卡的电脑使用。
$ pip install -r requirements_lite.txt
$ python startup.py -a --lite该模式支持的在线 Embeddings 包括：
- 智谱AI
- MiniMax
- 百度千帆
- 阿里云通义千问
在 model_config.py 中 将 LLM_MODELS 和 EMBEDDING_MODEL 设置为可用的在线 API 名称即可
总结
项目的结构非常不错，针对当前热门的AI知识库给出一种非常好的构建方式，而且还做到了全链条的开源产品，所以无论你是希望直接使用它来构建知识库，还是希望通过本项目学习和实现自己的解决方案，都会是非常好的选择。
我也建议大家不要单纯的伸手党，还是要自己去研究一下项目的架构，因为这类项目实际上最精华的就是架构设计。
项目信息
- 项目名称： Langchain-Chatchat
- GitHub 链接：github.com/chatchat-sp…
- Star 数：27K
如何系统的去学习大模型LLM ？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
👉CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈
一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1：AI大模型时代的基础理解
-
目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
-
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
-
目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
-
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
-
目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
-
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
-
目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
-
内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
👉CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈