langchain-chatglm（v0.2.0）使用更新说明-项目更名为Langchain-Chatchat

0.2.0 版本与 0.1.x 版本区别

1.使用 FastChat 提供开源 LLM 模型的 API，以 OpenAI API 接口形式接入，提升 LLM 模型加载效果；
2.使用 langchain 中已有 Chain 的实现，便于后续接入不同类型 Chain，并将对 Agent 接入开展测试；
3.使用 FastAPI 提供 API 服务，全部接口可在 FastAPI 自动生成的 docs 中开展测试，且所有对话接口支持通过参数设置流式或非流式输出；
4.使用 Streamlit 提供 WebUI 服务，可选是否基于 API 服务启动 WebUI，增加会话管理，可以自定义会话主题并切换，且后续可支持不同形式输出内容的显示；
5.项目中默认 LLM 模型改为 THUDM/chatglm2-6b，默认 Embedding 模型改为 moka-ai/m3e-base，文件加载方式与文段划分方式也有调整，后续将重新实现上下文扩充，并增加可选设置；
6.项目中扩充了对不同类型向量库的支持，除支持 FAISS 向量库外，还提供 Milvus, PGVector 向量库的接入；
7.项目中搜索引擎对话，除 Bing 搜索外，增加 DuckDuckGo 搜索选项，DuckDuckGo 搜索无需配置 API Key，在可访问国外服务环境下可直接使用。
其他详见项目地址说明
国外github地址
国内 gitcode地址

获取源码并修改配置

本文基于windows10系统，IDE为VS code。
1.下载zip源码到本地

2.解压，并用VS code编辑器打开。

3.修改configs\model_config.py.example 将其重命名为configs\model_config.py

4.修改configs\model_config.py文件中embedding_model_dict配置
ps：0.2.0版本已将默认Embedding 更换为moka-ai/m3e-base ，为了方便这里我我们还使用之前版本的GanymedeNil/text2vec-large-chinese
将embedding_model_dict中text2vec修改为本地路径

注意windows系统下路径中的\转义。
将EMBEDDING_MODEL配置修改为text2vec

5.修改configs\model_config.py文件中llm_model_dict配置
ps：0.2.0版本默认的 LLM 模型为 THUDM/chatglm2-6b，同时本次0.2.0升级fastchat全部支持流式输出。
我们将llm_model_dict配置中chatglm2-6b的api_base_url修改自己的API地址

将LLM_MODEL修改为chatglm2-6b（默认是这个，不用修改）

启动服务

请注意： 0.2.0及更新版本的依赖包与0.1.x版本依赖包可能发生冲突，强烈建议新建环境后重新安装依赖包。
1.新建终端执行 （使用清华源加速）

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
1

2.使用本地模型权重需要加载
在项目根目录下，执行 server/llm_api.py 脚本启动 LLM 模型服务：

python server/llm_api.py
1

以如上方式启动LLM服务会以nohup命令在后台运行 fastchat 服务，如需停止服务，可以运行如下命令：

python server/llm_api_shutdown.py --serve all
1

亦可单独停止一个 fastchat 服务模块，可选 [all, controller, model_worker, openai_api_server]
3.我们使用云端的fastchat接口直接运行如下命令即可

python server/api.py
1

启动成功
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.启动 Web UI 服务
执行 webui.py 启动 Web UI 服务（默认使用端口8501）

python -m streamlit run webui.py --server.port 8808
1

5.打开浏览器http://localhost:8808/

功能介绍

1.LLM对话（直接与模型对话）
2.知识库管理（新建一个名为test的知识库）
上传一份txt文件
ps：第一次上传文件会自动创建向量库，若更换Embedding或其他向量库（如Milvus, PGVector ）等。可以重新生成向量库
3.知识库问答

部署并测试完成功能

感谢langchain-chatGLM作者 @imClumsyPanda以及其团队成员

下面是langchain-chatGLM项目的初期视频介绍BliBli

到这写完了，又回去看了眼项目，发现改名了