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LangChain-Chatchat：基于LangChain和ChatGLM2-6B构建本地离线私有化知识库_langchain-chatchat技术架构

作者：盐析白兔 | 2024-02-17 05:23:15

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langchain-chatchat技术架构

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一、前言

自从去年GPT模型火爆以来，降低了很多个人和企业进入人工智能领域的门槛，对于大模型尤其是开源的大模型国内应该比较受关注和期待，毕竟高额的成本也能将不少人阻挡在门外，其次，大家都希望在产品中集成LLM的能力，结合业务来落地智能化应用，提升产品的竞争力，最直接的应用就是构建知识库。

下面汇总了一下之前介绍的有关构建知识库相关的文章和视频，包含了开源和闭源多种不同的解决方案，从使用情况来看，因为都是开源产品，所以在架构和功能完整性上可能都不够全面，因为一直在持续的迭代过程，如果是站在一个中小企业的角度，去选型一款比较符合企业构建本地知识库需求的产品来评估，从以下介绍的开源产品目前的实现效果和未来规划目标来看，个人觉得Quivr从设计上来讲更加符合应用需求，前提是增加企业已有文档库、数据库纳入知识库的能力，扩展Danswer提高的功能，完善并丰富对于开源或者闭源模型的支持（目前暂时支持较弱）尤其是对于中文支持不错的国产模型比如ChatGLM2等，另外一种方案就是今天介绍的LangChain-Chatchat刚好可以与Quivr互补，其对于模型的支持很丰富，但对于业务端的属性支持较弱，只支持单个用户单个知识库，不能建立多个知识库通过权限来隔离。

当然不排除还有其它更合适的解决方案，至少开源的产品或多或少很难直接拿来作为生产级别去应用，还得需要进行二开去完善，大部分做的相对成熟的开源产品基本上都是走商业化路线，或者开源通过服务收费，比如模型微调训练，构建特定行业应用的大模型和对外提供模型API能力。

在构建企业级知识库方面，有许多解决方案和产品可供选择，包括开源和闭源。这些解决方案的核心技术基于LangChain，如Quivr结合Supabase、PrivateGPT和ChatGLM 6B等。同时，也有无代码平台Flowise，基于LangChain.js提供丰富的内置组件，帮助用户快速构建聊天机器人、智能客户和知识问答等应用。

为了解决模型扩展和维护的问题，Stan Girard开发了Genoss，通过创建简单的API使得模型扩展能力完全解耦。此外，Danswer是一个开源项目，具有Connectors连接器优势，可以方便地将文档资料添加到向量数据库中进行索引。

在选择本地私有化模型时，清华大学开源的ChatGPT-6B模型对中文支持友好，并可在消费级显卡上运行。大语言模型的发展为智能客服、文档检索和代码搜索等场景提供了便利，提高了生产力。Coral这款AI知识库助手致力于解决企业痛点，重新定义生产力。

总之，在构建企业级知识库时，有多种解决方案可供选择。根据实际需求和场景来选择合适的方案，运用大语言模型的技术优势，提高企业生产力和效率。

二、介绍

2.1、ChatGLM2-6B

ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B 引入了如下新特性：

更强大的性能：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%）、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。
更长的上下文：基于 FlashAttention 技术，我们将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练。对于更长的上下文，我们发布了 ChatGLM2-6B-32K 模型。LongBench 的测评结果表明，在等量级的开源模型中，ChatGLM2-6B-32K 有着较为明显的竞争优势。
更高效的推理：基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。
更开放的协议：ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放，在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。

2.2、LangChain-Chatchat 介绍

LangChain-Chatchat (原 Langchain-ChatGLM): 基于 Langchain 与 ChatGLM 等大语言模型的本地知识库问答应用实现。一种利用 LangChain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，其目标是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。

它的核心思路是通过使用 FastChat 接入 Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV 等模型，然后依托于 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。

依托于本项目支持的开源 LLM 与 Embedding 模型，全部可使用开源模型离线私有部署实现。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。

三、模型支持

LangChain-Chatchat 默认使用的 LLM 模型为 THUDM/chatglm2-6b，默认使用的 Embedding 模型为 moka-ai/m3e-base 为例。

3.1、LLM 模型支持

目前最新的版本中基于 FastChat 进行本地 LLM 模型接入，目前已经正式接入支持的模型达 30+，具体清单如下：

meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala
BlinkDL/RWKV-4-Raven
camel-ai/CAMEL-13B-Combined-Data
databricks/dolly-v2-12b
FreedomIntelligence/phoenix-inst-chat-7b
h2oai/h2ogpt-gm-oasst1-en-2048-open-llama-7b
lcw99/polyglot-ko-12.8b-chang-instruct-chat
lmsys/fastchat-t5-3b-v1.0
mosaicml/mpt-7b-chat
Neutralzz/BiLLa-7B-SFT
nomic-ai/gpt4all-13b-snoozy
NousResearch/Nous-Hermes-13b
openaccess-ai-collective/manticore-13b-chat-pyg
OpenAssistant/oasst-sft-4-pythia-12b-epoch-3.5
project-baize/baize-v2-7b
Salesforce/codet5p-6b
StabilityAI/stablelm-tuned-alpha-7b
THUDM/chatglm-6b
THUDM/chatglm2-6b
tiiuae/falcon-40b
timdettmers/guanaco-33b-merged
togethercomputer/RedPajama-INCITE-7B-Chat
WizardLM/WizardLM-13B-V1.0
WizardLM/WizardCoder-15B-V1.0
baichuan-inc/baichuan-7B
internlm/internlm-chat-7b
Qwen/Qwen-7B-Chat
HuggingFaceH4/starchat-beta
任何 EleutherAI 的 pythia 模型，如 pythia-6.9b
在以上模型基础上训练的任何 Peft 适配器。为了激活，模型路径中必须有 peft 。注意：如果加载多个peft模型，你可以通过在任何模型工作器中设置环境变量 PEFT_SHARE_BASE_WEIGHTS=true 来使它们共享基础模型的权重。

以上模型支持列表可能随 FastChat 更新而持续更新，可参考 FastChat 已支持模型列表。

除本地模型外，本项目也支持直接接入 OpenAI API，具体设置可参考 configs/model_configs.py.example 中的 llm_model_dict 的 openai-chatgpt-3.5 配置信息。

3.2、Embedding 模型支持

对于构建文本向量的模型，目前支持调用 HuggingFace 中的 Embedding 模型，目前已支持的 Embedding 模型达 15+，具体支持清单如下：

四、项目部署

4.1、环境说明

这里就用阿里云的海外GPU服务器来演示如何部署基于ChatGLM2-6B本地知识库，服务器基本配置信息如下：

CPU：8核(vCPU)
内存：30 GiB
GPU：NVIDIA A10 显存 24GB

4.2、安装 Conda

如果是全新的服务器，首次需要安装Conda，在终端中，使用以下命令下载Miniconda安装脚本：

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

使用以下命令运行安装脚本：

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

按照安装程序的提示进行安装。您可以选择安装位置和环境变量设置等选项。
安装完成后，关闭终端并重新打开一个新终端，在新终端中，使用以下命令激活conda环境：

 source ~/.bashrc

使用以下命令检查conda是否成功安装：

conda --version

如果conda成功安装，您将看到conda的版本号，我这里安装的是conda 23.5.2。

4.3、安装 Python

首先，确信你的机器安装了 Python 3.8 - 3.11 版本


python --version 
Python 3.8.17

如果没有安装或者低于这个版本，可使用conda安装环境

conda create -p /opt/langchain-chatchat/pyenv python=3.8


激活Python虚拟环境
conda activate /opt/langchain-chatchat/pyenv
 
关闭环境
conda deactivate /opt/langchain-chatchat/pyenv
 
# 删除环境
conda env remove -p /opt/langchain-chatchat/pyenv

这里的路径可根据大家的实际情况来调整即可


root@iZ6we7hvjs7veky0zq7at1Z:/opt/langchain-chatchat# conda activate /opt/langchain-chatchat/pyenv
(/opt/langchain-chatchat/pyenv) root@iZ6we7hvjs7veky0zq7at1Z:/opt/langchain-chatchat# python --version
Python 3.8.17
(/opt/langchain-chatchat/pyenv) root@iZ6we7hvjs7veky0zq7at1Z:/opt/langchain-chatchat#

更新py库

pip3 install --upgrade pip

4.4、项目依赖


# 拉取仓库
$ git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git
 
# 进入目录
$ cd Langchain-Chatchat

使用pypi源安装全部依赖（默认依赖包括基本运行环境（FAISS向量库）。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）

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.python.org/simple

说明：默认安装不指定镜像[pip install -r requirements.txt]安装过程可能会出现依赖或者其它奇怪的错误，建议指定镜像源下载，国外的服务器用pypi镜像，国内的服务器可以用阿里源或者清华源。


# 使用阿里源
$ pip install -r requirements.txt -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
 
# 使用清华源
$ pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

安装依赖的时候可能会出现如下错误：

Could not find a version that satisfies the requirement setuptools_scm (from versions: none)

这个错误通常在安装或配置setuptools_scm包时遇到问题时出现。只需要重新安装setuptools_scm。

pip install --index-url https://pypi.org/simple/ setuptools_scm

4.5、下载模型

因为模型文件一般比较大（ChatGLM2-6B的模型权重文件差不多12G），首先需要先安装Git LFS


# 添加Git LFS的APT存储库。运行以下命令将Git LFS的APT存储库添加到您的系统中：
curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash
 
# 安装Git LFS。运行以下命令来安装Git LFS：
sudo apt-get install git-lfs
 
# 安装完成后，您可以运行以下命令来验证Git LFS是否已成功安装：
git lfs version
 
# 如果成功安装，您将看到Git LFS的版本信息。
git-lfs/3.4.0 (GitHub; linux amd64; go 1.20.6)

下载模型放入指定文件目录中


# 下载 LLM 模型
$ git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b /your_path/chatglm-6b
 
# 下载 Embedding 模型
$ git clone https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese /your_path/text2vec
 
# 模型需要更新时，可打开模型所在文件夹后拉取最新模型文件/代码
$ git pull

将your_path换成你模型的实际下载路径即可，我这里将模型放在 /opt/langchain-chatchat/models 目录。


$ git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b /opt/langchain-chatchat/models/chatglm-6b
 
$ git clone https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base /opt/langchain-chatchat/models/m3e-base

4.6、设置配置项

复制模型相关参数配置模板文件 configs/model_config.py.example 存储至项目路径下 ./configs 路径下，并重命名为 model_config.py。

cp model_config.py.example model_config.py

复制服务相关参数配置模板文件 configs/server_config.py.example 存储至项目路径下 ./configs 路径下，并重命名为 server_config.py。

cp server_config.py.example server_config.py

在开始执行 Web UI 或命令行交互前，请先检查 configs/model_config.py 和 configs/server_config.py 中的各项模型参数设计是否符合需求：

请确认已下载至本地的 LLM 模型本地存储路径写在 llm_model_dict 对应模型的 local_model_path 属性中，如:


llm_model_dict={
    "chatglm2-6b": {
            "local_model_path": "/opt/langchain-chatchat/models/chatglm-6b",
            "api_base_url": "http://localhost:8888/v1",  # "name"修改为 FastChat 服务中的"api_base_url"
            "api_key": "EMPTY"
     }
}

请确认已下载至本地的 Embedding 模型本地存储路径写在 embedding_model_dict 对应模型位置，如：


embedding_model_dict = {
     "m3e-base": "/opt/langchain-chatchat/models/m3e-base",
}

如果你选择使用OpenAI的Embedding模型，请将模型的 key写入 embedding_model_dict中。使用该模型，你需要鞥能够访问OpenAI官的API，或设置代理。

4.7、知识库初始化

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（我们强烈建议您在执行操作前备份您的知识文件）。

如果您是从 0.1.x 版本升级过来的用户，针对已建立的知识库，请确认知识库的向量库类型、Embedding 模型与 configs/model_config.py 中默认设置一致，如无变化只需以下命令将现有知识库信息添加到数据库即可：

$ python init_database.py

如果您是第一次运行本项目，知识库尚未建立，或者配置文件中的知识库类型、嵌入模型发生变化，或者之前的向量库没有开启 normalize_L2，需要以下命令初始化或重建知识库：

$ python init_database.py --recreate-vs

4.8、启动LLM服务

如需使用开源模型进行本地部署，需首先启动 LLM 服务，如果启动在线的API服务（如 OPENAI 的 API 接口），则无需启动 LLM 服务。

这里选择基于多进程脚本 llmapi.py 启动 LLM 服务的方式，在项目根目录下，执行 server/llmapi.py 脚本启动 LLM 模型服务：

$ python server/llm_api.py

如果部署服务器具备单张或者多张GPU显卡，只需在 llmapi.py 中修改 createmodelworkerapp 函数中，修改如下三个参数:


gpus=None, 
num_gpus=1, 
max_gpu_memory="20GiB"

其中，gpus 控制使用的显卡的ID，如果 "0,1"； num_gpus 控制使用的卡数；max_gpu_memory 控制每个卡使用的显存容量。

4.9、启动API服务

在线调用API服务的情况下，直接执执行 server/api.py 脚本启动 API 服务；

python server/api.py

启动 API 服务后，可访问 localhost:7861 或 {API 所在服务器 IP}:7861 FastAPI 自动生成的 docs 进行接口查看与测试。

FastAPI docs 界面

4.9、启动 Web UI 服务

使用 Langchain-Chatchat 主题色启动 Web UI 服务（默认使用端口 8501）

$ streamlit run webui.py --theme.base "light" --theme.primaryColor "#165dff" --theme.secondaryBackgroundColor "#f5f5f5" --theme.textColor "#000000"

Web UI 对话界面：

Web UI 知识库管理页面：

说明：安装过程中如果遇到其它的问题，建议先去官方GitHub的FAQ中看看，大部分问题已经有解决方案了。 https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat/blob/master/docs/FAQ.md

五、Docker 环境部署

如果想快速部署 LangChain-Chatchat 产品来体验，可以选择Docker一键部署的方式，比较简单，只需要先安装Docker 容器，在Unbuntu环境中如何安装 Docker & Docker Compose，可以参考文章《Quivr 基于GPT和开源LLMs构建本地知识库（更新篇）》中的3.2节。这里不过多赘述。 Windows安装Docker更简单。

Docker镜像使用的版本一般会稍微滞后一些，如果想快速体验最新的版本按前面开发模式部署会更合适一点。

LangChain-Chatchat项目使用的 Docker 镜像地址是:

registry.cn-beijing.aliyuncs.com/chatchat/chatchat:0.2.0

docker run -d --gpus all -p 80:8501 registry.cn-beijing.aliyuncs.com/chatchat/chatchat:0.2.0

该版本镜像大小 33.9GB，使用 v0.2.0，以 nvidia/cuda:12.1.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04 为基础镜像
该版本内置一个 embedding 模型：m3e-large，内置 chatglm2-6b-32k
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
首次拉取和启动均需要一定时间，首次启动时请参照下图使用 docker logs -f <container id> 查看日志
如遇到启动过程卡在 Waiting.. 步骤，建议使用 docker exec -it <container id> bash 进入 /logs/ 目录查看对应阶段日志

六、References

ChatGLM2-6B

https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B

LangChain-Chatchat

https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat

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