【LLM大模型】Langchain-Chatchat 源码部署测试

本文目标：部署LangChain-Chatchat，并利用部署框架Xinference，实现模型推理页面服务、实现rag。

前言

LangChain-Chatchat是“利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用”。
LangChain-Chatchat(后文简写为chatchat)源码：github.com/chatchat-sp…
Xinference源码：github.com/xorbitsai/i…
服务器系统版本：Ubuntu 20.04.6 LTS
服务器架构：x86-64

LangChain-Chatchat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 -> 向量存储
• 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。
  从文档处理角度来看，实现流程如下：

一、部署Xinference

chatchat从0.3.0版本开始，需要通过常见的大模型推理框架进行模型加载，如Xinference、Ollama、LocalAI、FastChat、One API等。
本文使用Xinference进行框架部署与模型加载。
为避免依赖冲突，chatcaht和Xinference需要放在不同的python虚拟环境中，本文使用conda环境，即将chatchat和Xinference放在不同的conda环境中运行。

部署Xinference并启动llm模型和embedding模型见文章：juejin.cn/post/739728…

二、创建环境

下载源码

可以去前面提到的源码链接所在网址下载源码，也可以直接使用下面命令下载源码：
git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git

conda环境

如果conda未设置国内的下载源，可以先设置为清华源。
查看conda已配置的下载源：
conda config --show-source 设置为清华源（也可以设置为阿里等其他源，方便下载）： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

创建conda环境：
conda create -n chatchat python=3.11
激活环境：
conda activate chatchat

poetry

chatchat自0.3.0版本开始，使用poetry进行环境管理。我们也按照推荐的来部署。
前面已经激活了“chatchat”环境，可以通过命令行前面是否有“(chatchat)”标识，来判断当前conda环境。
pip下载前，也可以配置pip国内下载源，如果已经配置过可以忽略下面命令pip配置命令。
pip查看下载源：
pip config get global.index-url
pip配置清华源：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装poetry：
pip install poetry
安装后，可以查看安装的poetry版本信息：

arduino
 代码解读

pip list  # 列出pip安装库版本信息，可以看到下面三个库即版本号

poetry               1.8.3
poetry-core          1.9.0
poetry-plugin-export 1.8.0
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使poetry使用virtualenv python environment：
poetry config virtualenvs.prefer-active-python true
查看刚刚poetry设置的信息，输入下面命令打印“true”就说明设置成功：
poetry config virtualenvs.prefer-active-python

使用poetry安装与源码和依赖
进入之前下载源码目录。

bash
 代码解读

cd Langchain-Chatchat/libs/chatchat-server/
poetry install --with lint,test -E xinference

# 安装完成后，可以查看下安装版本信息
pip list  # 下面列出几个包信息以作参考

langchain                   0.1.17
langchain-chatchat          0.3.1.3         /data/xxx/Langchain-Chatchat/libs/chatchat-server
poetry                      1.8.3
xinference-client           0.13.3
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设置chatchat环境变量

设置数据目录，实时生效：
export CHATCHAT_ROOT=/data/xxx/chatchat
永久生效，修改~/.bash_profile文件：

bash
 代码解读

vi ~/.bash_profile
# 在文件最后，添加下面语句
export CHATCHAT_ROOT=/data/xxx/chatchat
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如果开发所用的IDE需要指定项目源代码根目录，可将该目录设为源代码根目录（Langchain-Chatchat/libs/chatchat-server/）

三、初始化并启动

初始化

初始化项目配置文件和数据目录：
cd libs/chatchat-server
python chatchat/cli.py init
或使用chatchat初始化也可：
chatchat init
初始化成功，有以下日志打印：

kotlin
 代码解读

2024-07-31 11:44:54.195 | SUCCESS  | __main__:init:47 - 开始初始化项目数据目录：/data/xxx/chatchat
2024-07-31 11:44:54.195 | SUCCESS  | __main__:init:49 - 创建所有数据目录：成功。
2024-07-31 11:44:54.197 | SUCCESS  | __main__:init:52 - 复制 samples 知识库文件：成功。
2024-07-31 11:44:54.217 | SUCCESS  | __main__:init:54 - 初始化知识库数据库：成功。
2024-07-31 11:44:54.472 | SUCCESS  | __main__:init:66 - 生成默认配置文件：成功。
2024-07-31 11:44:54.472 | SUCCESS  | __main__:init:67 - 请先检查确认 model_settings.yaml 里模型平台、LLM模型和Embed模型信息已经正确
2024-07-31 11:44:54.472 | SUCCESS  | __main__:init:76 - 执行 chatchat kb -r 初始化知识库，然后 chatchat start -a 启动服务。
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初始化后，在chatchat数据目录，会有以下文件(夹)生成：

bash
 代码解读

ls /data/xxx/chatchat;
basic_settings.yaml  data  kb_settings.yaml  model_settings.yaml  prompt_settings.yaml  tool_settings.yaml

ls /data/xxx/chatchat/data;
knowledge_base  logs  media  nltk_data  temp
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/data/xxx/chatchat内的几个yaml文件，就是项目的配置文件，之后需要根据实际使用修改配置信息。

修改配置信息

咱们前面用xinference加载了“qwen2-instruct-7b”、“bge-large-zh-v1.5”，下面修改配置时，也按照这些信息填。
修改model_settings.yaml文件：

yaml
 代码解读

vi model_settings.yaml  # 修改下面参数

# 默认选用的 LLM 名称
DEFAULT_LLM_MODEL: qwen2-instruct-7b

# 默认选用的 Embedding 名称
DEFAULT_EMBEDDING_MODEL: bge-large-zh-v1.5

# 在`MODEL_PLATFORMS`中修改模型平台信息
    platform_name: xinference
    platform_type: xinference
    api_base_url: http://127.0.0.1:9997/v1
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初始化知识库

初始化知识库，会把"/data/xxx/chatchat/knowledge_base/samples/content/"目录下的文件加载，如果不需要这些数据，可以适当删除里面的文件。
chatchat kb -r
初始化时，可以看到日志”正在将 samples/xxx 添加到向量库“，所有文件添加完后，会有下面日志打印，表明知识库初始化完成：

sql
 代码解读

2024-07-31 13:52:11.640 | INFO     | chatchat.server.knowledge_base.kb_cache.faiss_cache:save:40 - 已将向量库 ('samples', 'bge-large-zh-v1.5') 保存到磁盘

----------------------------------------------------------------------------------------------------
知识库名称	：samples
知识库类型	：faiss
向量模型：	：bge-large-zh-v1.5
知识库路径	：/data/xxx/chatchat/data/knowledge_base/samples
文件总数量	：12
入库文件数	：12
知识条目数	：755
用时		：0:00:50.146988
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总计用时	：0:00:50.161681
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启动项目

启动项目可以使用下面命令：
chatchat start -a
也可以后台启动，这样窗口断开不影响项目运行，推荐后台启动：
nohup chatchat start -a > chatchat_cli.log 2>&1 &
观察启动日志：

bash
 代码解读

tail -n 100 -f chatchat_cli.log

# 可以看到下面url信息，说明启动成功
  You can now view your Streamlit app in your browser.

  URL: http://0.0.0.0:8501
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启动成功后，在浏览器上打开日志最后的url，注意将0.0.0.0替换为服务器ip。
推理服务使用如下：
rag使用如下：
知识库管理中，可以看到我们刚刚初始化知识库时加载的数据：

如何系统的去学习AI大模型LLM ？

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