Langchain-Chatchat 从入门到精通（基于本地知识库的问答系统）

Langchain知识库问答教程概览

本教程围绕Langchain-Chatchat项目，旨在构建一个专为中文场景优化的高效知识库问答系统。依托开源模型和langchain框架，本项目提供一个可离线运行的问答系统解决方案，支持在多种环境下部署。内容涵盖项目介绍、快速上手指南、配置文件详解、常见问题解决、实战案例以及后续开发与优化策略。

项目介绍

Langchain-Chatchat项目简介

通过集成ChatGLM和langchain框架，Langchain-Chatchat项目旨在构建基于本地知识库的问答系统，支持离线部署，兼容多种文件类型，实现命令行界面、WebUI和Vue前端应用。本文档针对硬件需求、环境配置、模型下载与初始化、一键启动项目流程、配置文件详解、问题解决策略、实战案例和后续开发优化进行全面指导。

快速上手

硬件要求与推荐配置

针对不同模型大小，推荐配置为：

• ChatGLM3-6B & LLaMA-7B-Chat：至少14GB显存，推荐RTX 4080
• Qwen-14B-Chat：至少30GB显存，推荐V100
• Yi-34B-Chat：至少69GB显存，推荐A100
• Qwen-72B-Chat：至少145GB显存，推荐多卡A100以上配置

环境配置步骤

1. 克隆项目仓库:

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

2. 安装依赖:

   pip install -r requirements.txt
   pip install -r requirements_api.txt
   pip install -r requirements_webui.txt

模型下载与初始化知识库

1. 下载模型:

   • 使用Git LFS拉取模型：

     git lfs install
     git clone https://github.com/THUDM/chatglm2-6b.git
     git clone https://github.com/moka-ai/m3e-base.git

2. 初始化数据库:

   python init_database.py --recreate-vs
   python init_database.py --create-tables

一键启动项目与服务配置

python startup.py -a

启动界面显示如下服务状态和访问URL。

basic_config基础设置

• 日志配置：设置日志文件路径和格式。
• 临时文件目录：用于存储中间文件和临时数据。

kb_config向量数据库、分词器、知识库配置

• 向量数据库类型：选择FAISS、Milvus、PGVector、Chroma等。
• 分词器：配置文本处理策略。
• 知识库表初始化：定义如何在数据库中存储和管理知识。

model_config模型配置，包括LLM、Embedding与API参数

• LLM选择：指定使用多个开源大语言模型。
• Embedding模型：配置文本向量化方法。
• API参数：设置访问外部API的详细信息。

prompt_config提示词配置详解

• 基础对话提示词：指导LLM生成响应。
• 知识库对话提示词：定制知识库集成逻辑。
• 搜索引擎提示词：集成外部搜索功能。
• 与Agent对话提示词：设计专业领域交互策略。

server_config服务器与端口参数

• 服务器端口：自定义Web服务和API的访问端口。
• 服务启动参数：配置模型类型和名称。

量化模式开启方法

在server_config中调整Load_8bit参数为True启用量化模式。

加载其他模型指南

• 修改配置：在model_config中更新模型和Embedding的根目录路径。
• 下载模型：确保与配置文件中的模型名称一致。

错误解决：BaiChuan模型加载问题与通义千问模型加载报错

• BaiChuan模型加载问题：通过更新transformers、torch和triton到指定版本解决。
• 通义千问模型加载报错：采取版本调整策略解决。

其他常见问题与解决方案

• 性能优化：调整TEMPERATURE和HISTORY_LEN参数。
• 部署问题：确认硬件资源满足最低要求。

基于Langchain-Chatchat的本地知识库问答机器人构建

• 资源准备：加载多个文档文件。
• 配置设置：调整模型和向量库参数。
• 知识库问答：实现问答交互流程。

ChatGLM与Langchain项目的应用与操作

• 模型集成：在问答场景中使用ChatGLM。
• API与WebUI：构建和优化Web界面和API接口。

使用教程与环境搭建步骤

• 环境搭建：从零开始搭建项目环境。
• 功能使用：详细介绍如何在实际场景中应用。

数据源扩充与知识库管理

• 数据多样性：增加不同来源、不同类型的数据。
• 知识更新：定期更新知识库内容。

文本划分与上下文优化

• 自定义分词：针对中文场景的分词优化。
• 上下文丰富：改进上下文抽取与整合策略。

Agent应用探索与实现

• 多Agent协作：设计和实现专业领域Agent。
• Agent交互：增强与用户交互的智能化程度。

参考文章与社区链接

• 官方文档与教程：获取官方提供的指南和示例。
• 社区论坛与讨论：参与开发者社区，获取反馈与建议。

个人实践经验与实战教程

• 案例研究：分享具体案例和实现细节。
• 优化策略：总结性能提升和问题解决方法。

后续开发计划与项目展望

• 功能扩展：计划加入更多模型支持、增强API功能。
• 用户反馈与迭代：持续收集用户反馈，优化用户体验。

通过逐步介绍Langchain-Chatchat的架构设计、快速上手指南、配置文件详解、常见问题解决、实战案例和优化策略，旨在为开发人员和研究者提供一个全面的本地知识库问答系统构建框架。