Langchain-Chatchat 从入门到精通（基于本地知识库的问答系统）（更新中）_langchain-chatchat教程

---

前言

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。（本文侧重于整个项目的理解和内容调节，如部署遇到问题请看结尾的其他参考文章）

一、Langchain-Chatchat介绍

1-1、Langchain-Chatchat介绍

Langchain-Chatchat 项目地址: https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat

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。

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。

本项目实现原理如下图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的 top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到 prompt中 -> 提交给 LLM生成回答。

1-2、LangChain+ChatGLM 工作流

项目实现原理如下：

• 加载文件
• 读取文本
• 文本分割
• 文本向量化
• 问句向量化
• 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个
• 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到Prompt中去
• 提交给LLM生成回答
  

1-3、文档角度的工作流

二、快速上手

Notice: 强烈建议直接使用镜像！！！个人去搭建环境真的会遇到亿点点问题