Langchain-Chatchat 部署本地知识库_bge-base-zh-v1.5

LangChain-Chatchat 是基于 Langchain 与 ChatGLM 等大语言模型的本地知识库问答应用实现。

本文使用 LangChain-Chatchat，基于在线 LLM 模型（智谱AI API）和离线 Embedding 模型（text2vec-base-chinese 或 bge-base-zh-v1.5）搭建本地知识库。

1. 本机环境

处理器: Intel i5-7500
内存: 16 GB
显卡: NVIDIA GTX750Ti
硬盘: 1 TB
操作系统: Win10

2. 项目部署

源码下载

下载 Langchain-Chatchat 项目源码，当前版本为 v0.2.10。

git clone git@github.com:chatchat-space/Langchain-Chatchat.git
1

安装依赖

使用 Anaconda 创建 Python 虚拟环境，根据 Langchain-Chatchat 官方文档，指定 Python 版本为 3.11.7。

conda create -n chatchat python==3.11.7
1

进入项目目录，修改 requirements.txt，追加智谱 AI 依赖。

zhipuai==1.0.7
1

激活 Python 虚拟环境。

activate chatchat
1

安装项目全部依赖。

pip install -r requirements.txt
1

下载模型

从魔搭社区下载 Embedding 模型 text2vec-base-chinese。

git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/Jerry0/text2vec-base-chinese.git
1
2

将下载后的模型放置在项目目录下：

修改配置

在开始参数配置之前，先执行以下脚本：

python copy_config_example.py
1

该脚本将会将所有 config 目录下的配置文件样例复制一份到 config 目录下。

接下来，对 model_config.py 文件内容进行修改。

首先，配置本地离线模型的文件路径。

MODEL_ROOT_PATH = "E:\\LLM\\Langchain-Chatchat\\model"
1

可知，Langchain-Chatchat 支持的 Embedding 模型列表如下。

由于本文使用的是 text2vec-base-chinese 模型，因此修改配置：

# 选用的 Embedding 名称
EMBEDDING_MODEL = "text2vec-base"
1
2

最后，配置 LLM 模型为智谱AI API。

LLM_MODELS = ["zhipu-api"]
1

前往智谱 AI 官网 http://open.bigmodel.cn 申请 API Key。

将 API Key 填入。这里选用 glm-3-turbo 模型。

ONLINE_LLM_MODEL = {
    "zhipu-api": {
        "api_key": "ac...wE5",
        "version": "glm-3-turbo",
        "provider": "ChatGLMWorker",
    }
 } 
1
2
3
4
5
6
7

初始化知识库

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需要先初始化数据库。

python init_database.py --recreate-vs
1

执行以上命令的时候，出现报错：ModuleNotFoundError: No module named 'pwd'

查阅 Github issue，可用以下方法解决。

首先，创建 pwd.py 文件，内容如下：

from os import * 
from pwd import * 

def get_username():
    return getpwuid(getuid())[0]
1
2
3
4
5

然后，将 pwd.py 文件拷贝到 Python 虚拟环境安装路径 /Lib/ 下。

最后，重新运行 python init_database.py --recreate-vs

3. 项目启动

执行启动脚本 startup.py， 一键启动所有 Fastchat 服务、API 服务、WebUI 服务。

python startup.py -a
1

项目启动成功，打印日志如下：

E:\LLM\Langchain-Chatchat>activate chatchat

(E:\ENV\chatchat) E:\LLM\Langchain-Chatchat>python startup.py -a


==============================Langchain-Chatchat Configuration==============================
操作系统：Windows-10-10.0.18363-SP0.
python版本：3.11.7 | packaged by Anaconda, Inc. | (main, Dec 15 2023, 18:05:47) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]
项目版本：v0.2.10
langchain版本：0.0.354. fastchat版本：0.2.35


当前使用的分词器：ChineseRecursiveTextSplitter
当前启动的LLM模型：['zhipu-api'] @ cpu
{'api_key': 'ac...wE5',
 'device': 'auto',
 'host': '127.0.0.1',
 'infer_turbo': False,
 'online_api': True,
 'port': 21001,
 'provider': 'ChatGLMWorker',
 'version': 'glm-3-turbo',
 'worker_class': <class 'server.model_workers.zhipu.ChatGLMWorker'>}
当前Embbedings模型： text2vec-base @ cpu
==============================Langchain-Chatchat Configuration==============================


2024-02-23 09:14:53,058 - startup.py[line:655] - INFO: 正在启动服务：
2024-02-23 09:14:53,083 - startup.py[line:656] - INFO: 如需查看 llm_api 日志，请前往 E:\LLM\Langchain-Chatchat\logs
E:\ENV\chatchat\Lib\site-packages\langchain_core\_api\deprecation.py:117: LangChainDeprecationWarning: 模型启动功能将于 Langchain-Chatchat 0.3.x重写,支持更多模式和加速启动，0.2.x中相关功能将废弃
  warn_deprecated(
2024-02-23 09:15:40 | INFO | model_worker | Register to controller
2024-02-23 09:15:44 | ERROR | stderr | INFO:     Started server process [14228]
2024-02-23 09:15:44 | ERROR | stderr | INFO:     Waiting for application startup.
2024-02-23 09:15:44 | ERROR | stderr | INFO:     Application startup complete.
2024-02-23 09:15:44 | ERROR | stderr | INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:20000 (Press CTRL+C to quit)
INFO:     Started server process [41872]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:7861 (Press CTRL+C to quit)


==============================Langchain-Chatchat Configuration==============================
操作系统：Windows-10-10.0.18363-SP0.
python版本：3.11.7 | packaged by Anaconda, Inc. | (main, Dec 15 2023, 18:05:47) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]
项目版本：v0.2.10
langchain版本：0.0.354. fastchat版本：0.2.35


当前使用的分词器：ChineseRecursiveTextSplitter
当前启动的LLM模型：['zhipu-api'] @ cpu
{'api_key': 'ac8...xmwE5',
 'device': 'auto',
 'host': '127.0.0.1',
 'infer_turbo': False,
 'online_api': True,
 'port': 21001,
 'provider': 'ChatGLMWorker',
 'version': 'glm-3-turbo',
 'worker_class': <class 'server.model_workers.zhipu.ChatGLMWorker'>}
当前Embbedings模型： text2vec-base @ cpu


服务端运行信息：
    OpenAI API Server: http://127.0.0.1:20000/v1
    Chatchat  API  Server: http://127.0.0.1:7861
    Chatchat WEBUI Server: http://127.0.0.1:8501
==============================Langchain-Chatchat Configuration==============================



  You can now view your Streamlit app in your browser.

  URL: http://127.0.0.1:8501
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74

应用界面如下：

4. 知识库问答

在知识库管理一栏中，选择新建知识库，上传本地 docx 文档。

等待后台执行 加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 过程，时间会比较久。

文档处理完毕之后，回到对话一栏，选择知识库文档，此时对 AI 进行提问，可以根据我们配置的知识文档进行回答。

可以看到，虽然能实现基础的问答，但是回答效果不佳，需要进一步优化。

5. 知识库优化

知识库的搜索情况取决于嵌入模型的准度，分词器的设置，知识库的排版和大模型的数量，提示词设定等多个因素。因此，需要开发者进行深度的优化和调试。

配置 GPU 环境

Embedding 模型默认是跑在 CPU 上，由于本机 GPU 具有 2G 显存，足够跑小型的 Embedding 模型。
如果依旧选择在 CPU 上跑 Embedding 模型，可以跳过这一步。

首先，安装 CUDA 环境，这里选择 CUDA Toolkit 11.8.0，下载后进行安装。

安装完毕之后，使用以下两个命令检查 CUDA 是否安装正确。

nvcc -V
nvidia-smi
1
2

接着，进入 Pytorch 官网，选择与 CUDA 对应的 Pytorch 版本。

这里选择 CUDA 11.8 版本对应的 Pytorch，激活 Python 虚拟环境，进行安装。

activate chatchat
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
1
2

检查 Pytorch 是否安装成功。

import torch
torch.cuda.is_available()
1
2

如果结果为 True，则说明 Pytorch 安装成功。
如果为 False，则说明自己电脑上对应 cuda 版本和 torch、torchvision 版本文件不一致。

可以通过 torch.__version__ 命令检查 torch 版本是否正确。
自动安装有可能会安装 CPU 版本的 Pytorch，可以通过卸载重装解决。

pip config unset global.index-url
pip uninstall torch
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
1
2
3

跟换嵌入模型

这里将 Embedding 模型换成 bge-base-zh-v1.5 模型，实现更好的文档匹配效果。

git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/bge-base-zh-v1.5.git
1

修改项目配置，重新启动，可以看到跟换了 Embedding 模型，并且是运行在 GPU 上。

优化效果

使用 bge-base-zh-v1.5 模型重建知识库，调整文本切分长度。

可以看到，文档切分更为合理，回答结果也更为准确。

6. 参考

• Langchain-Chatchat 开发环境部署
• Langchain-Chatchat 参数配置
• Langchain-Chatchat 最佳实践