LangChain+所有开源大模型，轻松构建离线本地知识库问答（附整合包）_开源知识库模型

效果演示

LangChain允许你把私域客服数据喂给他，从而训练一个客服机器人。不仅如此，你还可以把小说，论文等数据添加到知识库，实现知识库问答。此外还支持文件对话，搜索引擎问答，Agent问答等拓展模式。（Agent就是一次提问，多次回答，自动执行多个任务从而实现目标）

支持知识库管理，你可以添加自己的企业数据到知识库，这完全离线，不用担心数据安全问题。

配置好知识库后，即可启动api服务器，提供给微信客服机器人或其他系统服务使用，也可以在线对话问答。

安装和使用

获取整合包

文末。(老用户请下载最新版本)

1.先启动LM Studio作为后端api，可自由选择开源LLM模型（支持所有开源模型，包括马斯克的grok，前提是你显存足够大）：

2.点击启动Langchain-Chatchat：

（可以愉快地使用啦）

项目简介

Github地址（源项目）：

https://github.com/langchain-ai/langchain
star：79.8k

Github地址（二次开发）：

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

star：25.2k

LangChain 是一个开源框架，旨在帮助开发者更容易地构建由大型语言模型（LLMs）驱动的应用程序。它提供了一系列工具和接口，使得与语言模型的交互变得更加简单和高效。以下是LangChain的一些关键特性和模块：

特点优势

基于企业私有数据，轻松构建 LangChain 链部署为 REST API！

1. 模型（Models）：LangChain 提供了与多种语言模型接口，包括专有模型如 OpenAI 的 GPT-3 以及开源模型如 Hugging Face 上托管的模型。这使得开发者可以根据自己的需求选择合适的模型。

2. 提示（Prompts）：LangChain 支持对提示进行管理，这是与语言模型交互的关键部分。它允许开发者创建和管理自定义提示模板，以便更有效地与模型沟通。

3. 链（Chains）：通过链，LangChain 允许将语言模型与其他组件结合，例如工具、外部数据源或其他语言模型。这可以通过创建复杂的工作流程来实现，其中不同的组件可以按顺序或并行执行。

4. 索引（Indexes）：LangChain 提供了访问和索引外部数据的能力，这样语言模型就可以利用这些数据来回答问题或执行任务。这包括了对文档加载器的支持，可以处理各种格式的数据，如 PDF、电子邮件、网页和视频。

5. 存储器（Memory）：LangChain 允许开发者创建具有记忆功能的应用程序，例如聊天机器人，它们可以记住先前的对话内容，从而提供更加连贯和上下文相关的响应。

6. 代理（Agents）：代理是 LangChain 中的一个高级功能，它可以根据语言模型的输出来决定使用哪些工具或执行哪些任务。这使得应用程序可以动态地选择合适的工具来完成特定的任务。

应用场景

LangChain 通过提供这些模块和功能，大大简化了构建和部署基于语言模型的应用程序的过程。它的设计目标是使开发者能够快速迭代和实验，以创建更加智能和有用的 AI 驱动应用。

1. 聊天机器人：使用 LangChain，可以开发出能够与用户进行自然语言对话的聊天机器人。这些机器人可以用于客户支持、虚拟助手或娱乐目的。

2. 内容生成：LangChain 可以帮助自动生成文章、博客帖子、营销文案或其他类型的创意写作内容。

3. 代码辅助工具：对于开发者，LangChain 可以用来创建代码辅助工具，提供代码建议、修复错误或解释代码功能。

4. 教育和学习：LangChain 可以用于创建个性化的学习体验，例如提供定制的学习材料、解答学术问题或辅助语言学习。

5. 数据分析和报告：LangChain 可以用于分析数据并生成报告，例如总结研究结果、提供业务洞察或生成财务报告。

6. 搜索引擎优化：利用 LangChain 的能力，可以开发出能够生成优化内容的工具，帮助网站提高搜索引擎排名。

7. 个性化推荐系统：LangChain 可以用来构建推荐系统，根据用户的历史行为和偏好提供个性化的产品或内容推荐。

8. 法律文档分析：LangChain 可以用于分析法律文档，提供摘要、高亮关键信息或生成法律文档的草稿。

9. 健康咨询：在医疗健康领域，LangChain 可以用来提供基于最新研究的健康建议或回答医疗相关问题。

10. 自动化工作流程：LangChain 可以集成到自动化工作流程中，例如自动回复电子邮件、安排会议或管理任务列表。

11. 知识管理系统：LangChain 可以用于构建知识管理系统，帮助用户快速找到所需信息，并提供基于上下文的相关信息。

12. 语音助手：LangChain 可以与语音识别技术结合，创建能够响应语音命令并提供有用信息的智能语音助手。

最后

LangChain通过向量数据库检索的方式把知识前置，一定程度上优化了模型的回复，这仍然是一个快速发展、探索中的技术！

LangChain 的灵活性和可扩展性使其成为开发者在各种需要自然语言处理能力的领域中的有力工具。随着语言模型技术的不断进步，LangChain 可能会继续扩展其功能和应用范围，为开发者提供更多创新的可能性。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】