手把手教你，从零开始用langchain-chatchat部署私有化RAG知识库_langchain-chatchat docker 部署

angchain-chatchat是一个基于 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，采用Apache License，可以免费商用。该项目支持市面上主流的本地大语言模型和Embedding模型，支持开源的本地向量数据库。

以下是作者实测部署问答效果：

1.docker一键部署

不需要在宿主机上安装CUDA，但需要安装NVIDIA Driver以及NVIDIA Container Toolkit，接下来使用docker一键部署：

docker run -d --gpus all -p 8501:8501 --name langchain-chatchat registry.cn-beijing.aliyuncs.com/chatchat/chatchat:0.2.7

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镜像43.1G，需要等待较长时间。部署成功后访问http://localhost:8501

2.聊天

聊天界面支持多种LLM，可以自己选择。但总体来说实现比较简单，没有账号管理与自动保存聊天等功能，设置的参数也不能保存。

3.知识库

知识库的功能做的还不错，新建知识库时有多种Embedding模型可以选择：

支持多种文档格式和分词参数设置

问答前需要选择模型，并且选择一个知识库（一个知识库可以包含多个文档），作者找了一个新闻测试知识库问答，没有回答出来，知识库问答需要嵌入模型、分词参数和大模型结合使用，可能还是配置的不合理。

大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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