The langchain-chatchat from gaoyuanzero

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

介绍

🤖️ 一种利用 langchain **实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。

💡 受 GanymedeNil 的项目 document.ai 和 AlexZhangji 创建的 ChatGLM-6B Pull Request 启发，建立了全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用。本项目的最新版本中通过使用 FastChat 接入 Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV 等模型，依托于 langchain 框架支持通过基于 FastAPI 提供的 API 调用服务，或使用基于 Streamlit 的 WebUI 进行操作。

✅ 依托于本项目支持的开源 LLM 与 Embedding 模型，本项目可实现全部使用开源模型离线私有部署。与此同时，本项目也支持 OpenAI GPT API 的调用，并将在后续持续扩充对各类模型及模型 API 的接入。

⛓️ 本项目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 -> 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。

📺 原理介绍视频

从文档处理角度来看，实现流程如下：

🚩 本项目未涉及微调、训练过程，但可利用微调或训练对本项目效果进行优化。

🌐 AutoDL 镜像中 v5 版本所使用代码已更新至本项目 0.2.0 版本。

🐳 Docker 镜像

💻 一行命令运行 Docker：

docker run -d --gpus all -p 80:8501 registry.cn-beijing.aliyuncs.com/chatchat/chatchat:0.2.0

变更日志

参见版本更新日志。

从 0.1.x 升级过来的用户请注意，需要按照开发部署过程操作，将现有知识库迁移到新格式，具体见知识库初始化与迁移。

`0.2.0` 版本与 `0.1.x` 版本区别

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；
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；
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；
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；
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；
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；
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。

模型支持

本项目中默认使用的 LLM 模型为 THUDM/chatglm2-6b，默认使用的 Embedding 模型为 moka-ai/m3e-base 为例。

LLM 模型支持

本项目最新版本中基于 FastChat 进行本地 LLM 模型接入，支持模型如下：

meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala
BlinkDL/RWKV-4-Raven
camel-ai/CAMEL-13B-Combined-Data
databricks/dolly-v2-12b
FreedomIntelligence/phoenix-inst-chat-7b
h2oai/h2ogpt-gm-oasst1-en-2048-open-llama-7b
lcw99/polyglot-ko-12.8b-chang-instruct-chat
lmsys/fastchat-t5-3b-v1.0
mosaicml/mpt-7b-chat
Neutralzz/BiLLa-7B-SFT
nomic-ai/gpt4all-13b-snoozy
NousResearch/Nous-Hermes-13b
openaccess-ai-collective/manticore-13b-chat-pyg
OpenAssistant/oasst-sft-4-pythia-12b-epoch-3.5
project-baize/baize-v2-7b
Salesforce/codet5p-6b
StabilityAI/stablelm-tuned-alpha-7b
THUDM/chatglm-6b
THUDM/chatglm2-6b
tiiuae/falcon-40b
timdettmers/guanaco-33b-merged
togethercomputer/RedPajama-INCITE-7B-Chat
WizardLM/WizardLM-13B-V1.0
WizardLM/WizardCoder-15B-V1.0
baichuan-inc/baichuan-7B
internlm/internlm-chat-7b
Qwen/Qwen-7B-Chat
HuggingFaceH4/starchat-beta
任何 EleutherAI 的 pythia 模型，如 pythia-6.9b
在以上模型基础上训练的任何 Peft 适配器。为了激活，模型路径中必须有 peft 。注意：如果加载多个peft模型，你可以通过在任何模型工作器中设置环境变量 PEFT_SHARE_BASE_WEIGHTS=true 来使它们共享基础模型的权重。

以上模型支持列表可能随 FastChat 更新而持续更新，可参考 FastChat 已支持模型列表。

除本地模型外，本项目也支持直接接入 OpenAI API，具体设置可参考 configs/model_configs.py.example 中的 llm_model_dict 的 openai-chatgpt-3.5 配置信息。

Embedding 模型支持

本项目支持调用 HuggingFace 中的 Embedding 模型，已支持的 Embedding 模型如下：

Docker 部署

🐳 Docker 镜像地址: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/chatchat/chatchat:0.2.0)

docker run -d --gpus all -p 80:8501 registry.cn-beijing.aliyuncs.com/chatchat/chatchat:0.2.0

该版本镜像大小 33.9GB，使用 v0.2.0，以 nvidia/cuda:12.1.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04 为基础镜像
该版本内置一个 embedding 模型：m3e-large，内置 chatglm2-6b-32k
该版本目标为方便一键部署使用，请确保您已经在Linux发行版上安装了NVIDIA驱动程序
请注意，您不需要在主机系统上安装CUDA工具包，但需要安装 NVIDIA Driver 以及 NVIDIA Container Toolkit，请参考安装指南
首次拉取和启动均需要一定时间，首次启动时请参照下图使用 docker logs -f <container id> 查看日志
如遇到启动过程卡在 Waiting.. 步骤，建议使用 docker exec -it <container id> bash 进入 /logs/ 目录查看对应阶段日志

开发部署

软件需求

本项目已在 Python 3.8.1 - 3.10，CUDA 11.7 环境下完成测试。已在 Windows、ARM 架构的 macOS、Linux 系统中完成测试。

1. 开发环境准备

参见开发环境准备。

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。

2. 下载模型至本地

如需在本地或离线环境下运行本项目，需要首先将项目所需的模型下载至本地，通常开源 LLM 与 Embedding 模型可以从 HuggingFace 下载。

以本项目中默认使用的 LLM 模型 THUDM/chatglm2-6b 与 Embedding 模型 moka-ai/m3e-base 为例：

下载模型需要先安装Git LFS，然后运行

$ git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b

$ git clone https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base

3. 设置配置项

复制文件 configs/model_config.py.example 存储至项目路径下 ./configs 路径下，并重命名为 model_config.py。

在开始执行 Web UI 或命令行交互前，请先检查 configs/model_config.py 中的各项模型参数设计是否符合需求：

请确认已下载至本地的 LLM 模型本地存储路径写在 llm_model_dict 对应模型的 local_model_path 属性中，如:

llm_model_dict={
                "chatglm2-6b": {
                        "local_model_path": "/Users/xxx/Downloads/chatglm2-6b",
                        "api_base_url": "http://localhost:8888/v1",  # "name"修改为 FastChat 服务中的"api_base_url"
                        "api_key": "EMPTY"
                    },
                }

请确认已下载至本地的 Embedding 模型本地存储路径写在 embedding_model_dict 对应模型位置，如：

embedding_model_dict = {
                        "m3e-base": "/Users/xxx/Downloads/m3e-base",
                       }

4. 知识库初始化与迁移

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请先初始化数据库（我们强烈建议您在执行操作前备份您的知识文件）。

如果您是从 0.1.x 版本升级过来的用户，针对已建立的知识库，请确认知识库的向量库类型、Embedding 模型 configs/model_config.py 中默认设置一致，如无变化只需以下命令将现有知识库信息添加到数据库即可：
```
$ python init_database.py
```
如果您是第一次运行本项目，知识库尚未建立，或者配置文件中的知识库类型、嵌入模型发生变化，需要以下命令初始化或重建知识库：
```
$ python init_database.py --recreate-vs
```

5. 启动 API 服务或 Web UI

5.1 启动 LLM 服务

如需使用开源模型进行本地部署，需首先启动 LLM 服务，启动方式分为三种：

三种方式只需选择一个即可，具体操作方式详见 5.1.1 - 5.1.3。

如果启动在线的API服务（如 OPENAI 的 API 接口），则无需启动 LLM 服务，即 5.1 小节的任何命令均无需启动。

5.1.1 基于多进程脚本 llm_api.py 启动 LLM 服务

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

项目支持多卡加载，需在 llm_api.py 中修改 create_model_worker_app 函数中，修改如下三个参数:

gpus=None, 
num_gpus=1, 
max_gpu_memory="20GiB"

其中，gpus 控制使用的显卡的ID，如果 "0,1";

num_gpus 控制使用的卡数;

max_gpu_memory 控制每个卡使用的显存容量。

5.1.2 基于命令行脚本 llm_api_launch.py 启动 LLM 服务

在项目根目录下，执行 server/llm_api_launch.py 脚本启动 LLM 模型服务：

$ python server/llm_api_launch.py

该方式支持启动多个worker，示例启动方式：

$ python server/llm_api_launch.py --model-path-address model1@host1@port1 model2@host2@port2

如果要启动多卡加载，示例命令如下：

$ python server/llm_api_launch.py --gpus 0,1 --num-gpus 2 --max-gpu-memory 10GiB

注：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,但该脚本仅适用于linux和mac平台：

$ python server/llm_api_shutdown.py --serve all

亦可单独停止一个 FastChat 服务模块，可选 [all, controller, model_worker, openai_api_server]

5.1.3 LoRA 加载

本项目基于 FastChat 加载 LLM 服务，故需以 FastChat 加载 LoRA 路径，即保证路径名称里必须有 peft 这个词，配置文件的名字为 adapter_config.json，peft 路径下包含 model.bin 格式的 LoRA 权重。

示例代码如下：

PEFT_SHARE_BASE_WEIGHTS=true python3 -m fastchat.serve.multi_model_worker \
    --model-path /data/chris/peft-llama-dummy-1 \
    --model-names peft-dummy-1 \
    --model-path /data/chris/peft-llama-dummy-2 \
    --model-names peft-dummy-2 \
    --model-path /data/chris/peft-llama-dummy-3 \
    --model-names peft-dummy-3 \
    --num-gpus 2

详见 FastChat 相关 PR

5.2 启动 API 服务

本地部署情况下，按照 5.1 节启动 LLM 服务后，再执行 server/api.py 脚本启动 API 服务；

在线调用API服务的情况下，直接执执行 server/api.py 脚本启动 API 服务；

调用命令示例：

$ python server/api.py

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

5.3 启动 Web UI 服务

按照 5.2 节启动 API 服务后，执行 webui.py 启动 Web UI 服务（默认使用端口 8501）

$ streamlit run webui.py

使用 Langchain-Chatchat 主题色启动 Web UI 服务（默认使用端口 8501）

$ streamlit run webui.py --theme.base "light" --theme.primaryColor "#165dff" --theme.secondaryBackgroundColor "#f5f5f5" --theme.textColor "#000000"

或使用以下命令指定启动 Web UI 服务并指定端口号

$ streamlit run webui.py --server.port 666

Web UI 对话界面：
Web UI 知识库管理页面：

6 一键启动：

6.1 api服务一键启动脚本

新增api一键启动脚本，可一键开启fastchat后台服务及本项目提供的langchain api服务,调用示例：

调用默认模型：

$ python server/api_allinone.py

加载多个非默认模型：

$ python server/api_allinone.py --model-path-address model1@host1@port1 model2@host2@port2

多卡启动：

python server/api_allinone.py --model-path-address model@host@port --num-gpus 2 --gpus 0,1 --max-gpu-memory 10GiB

其他参数详见各脚本及fastchat服务说明。

6.2 webui一键启动脚本

加载本地模型：

$ python webui_allinone.py

调用远程api服务：

$ python webui_allinone.py --use-remote-api

后台运行webui服务：

$ python webui_allinone.py --nohup

加载多个非默认模型：

$ python webui_allinone.py --model-path-address model1@host1@port1 model2@host2@port2

多卡启动：

python webui_alline.py --model-path-address model@host@port --num-gpus 2 --gpus 0,1 --max-gpu-memory 10GiB

其他参数详见各脚本及fastchat服务说明。

常见问题

参见常见问题。

路线图

项目交流群

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gaoyuanzero / langchain-chatchat Goto Github PK

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