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Langchain-Chatchat（原Langchain-ChatGLM）基于 Langchain 与 ChatGLM 等语言模型的本地知识库问答 | Langchain-Chatchat (formerly langchain-ChatGLM), local knowledge based LLM (like ChatGLM) QA app with langchain

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📃 LangChain-Chatchat (原 Langchain-ChatGLM)

基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现，开源、可离线部署的 RAG 与 Agent 应用项目。

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目录

• 概述
• 功能介绍
  • 0.3.x 功能一览
  • 已支持的模型推理框架与模型
• 快速上手
  • pip 安装部署
  • 源码安装部署/开发部署
  • Docker 部署
• 项目里程碑
• 联系我们

概述

🤖️ 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可使用 Xinference、Ollama 等框架接入 GLM-4-Chat、 Qwen2-Instruct、 Llama3 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。

✅ 本项目支持市面上主流的开源 LLM、 Embedding 模型与向量数据库，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 0.3.0 版本所使用代码已更新至本项目 v0.3.0 版本。

🐳 Docker 镜像将会在近期更新。

🧑‍💻 如果你想对本项目做出贡献，欢迎移步开发指南 获取更多开发部署相关信息。

功能介绍

0.3.x 版本功能一览

功能	0.2.x	0.3.x
模型接入	本地：fastchat 在线：XXXModelWorker	本地：model_provider,支持大部分主流模型加载框架 在线：oneapi 所有模型接入均兼容openai sdk
Agent	❌不稳定	✅针对ChatGLM3和QWen进行优化,Agent能力显著提升
LLM对话	✅	✅
知识库对话	✅	✅
搜索引擎对话	✅	✅
文件对话	✅仅向量检索	✅统一为File RAG功能,支持BM25+KNN等多种检索方式
数据库对话	❌	✅
多模态图片对话	❌	✅ 推荐使用 qwen-vl-chat
ARXIV文献对话	❌	✅
Wolfram对话	❌	✅
文生图	❌	✅
本地知识库管理	✅	✅
WEBUI	✅	✅更好的多会话支持,自定义系统提示词...

0.3.x 版本的核心功能由 Agent 实现,但用户也可以手动实现工具调用:

操作方式	实现的功能	适用场景
选中"启用Agent",选择多个工具	由LLM自动进行工具调用	使用ChatGLM3/Qwen或在线API等具备Agent能力的模型
选中"启用Agent",选择单个工具	LLM仅解析工具参数	使用的模型Agent能力一般,不能很好的选择工具 想手动选择功能
不选中"启用Agent",选择单个工具	不使用Agent功能的情况下,手动填入参数进行工具调用	使用的模型不具备Agent能力
不选中任何工具，上传一个图片	图片对话	使用 qwen-vl-chat 等多模态模型

更多功能和更新请实际部署体验.

已支持的模型部署框架与模型

本项目中已经支持市面上主流的如 GLM-4-Chat 与 Qwen2-Instruct 等新近开源大语言模型和 Embedding 模型，这些模型需要用户自行启动模型部署框架后，通过修改配置信息接入项目，本项目已支持的本地模型部署框架如下：

模型部署框架	Xinference	LocalAI	Ollama	FastChat
OpenAI API 接口对齐	✅	✅	✅	✅
加速推理引擎	GPTQ, GGML, vLLM, TensorRT, mlx	GPTQ, GGML, vLLM, TensorRT	GGUF, GGML	vLLM
接入模型类型	LLM, Embedding, Rerank, Text-to-Image, Vision, Audio	LLM, Embedding, Rerank, Text-to-Image, Vision, Audio	LLM, Text-to-Image, Vision	LLM, Vision
Function Call	✅	✅	✅	/
更多平台支持(CPU, Metal)	✅	✅	✅	✅
异构	✅	✅	/	/
集群	✅	✅	/	/
操作文档链接	Xinference 文档	LocalAI 文档	Ollama 文档	FastChat 文档
可用模型	Xinference 已支持模型	LocalAI 已支持模型	Ollama 已支持模型	FastChat 已支持模型

除上述本地模型加载框架外，项目中也为可接入在线 API 的 One API 框架接入提供了支持，支持包括 OpenAI ChatGPT、Azure OpenAI API、Anthropic Claude、智谱清言、百川 等常用在线 API 的接入使用。

Note

关于 Xinference 加载本地模型: Xinference 内置模型会自动下载,如果想让它加载本机下载好的模型,可以在启动 Xinference 服务后,到项目 tools/model_loaders 目录下执行 streamlit run xinference_manager.py,按照页面提示为指定模型设置本地路径即可.

快速上手

pip 安装部署

0. 软硬件要求

💡 软件方面，本项目已支持在 Python 3.8-3.11 环境中进行使用，并已在 Windows、macOS、Linux 操作系统中进行测试。

💻 硬件方面，因 0.3.0 版本已修改为支持不同模型部署框架接入，因此可在 CPU、GPU、NPU、MPS 等不同硬件条件下使用。

1. 安装 Langchain-Chatchat

从 0.3.0 版本起，Langchain-Chatchat 提供以 Python 库形式的安装方式，具体安装请执行：

pip install langchain-chatchat -U

Important

为确保所使用的 Python 库为最新版，建议使用官方 Pypi 源或清华源。

Note

因模型部署框架 Xinference 接入 Langchain-Chatchat 时需要额外安装对应的 Python 依赖库，因此如需搭配 Xinference 框架使用时，建议使用如下安装方式：

pip install "langchain-chatchat[xinference]" -U

2. 模型推理框架并加载模型

从 0.3.0 版本起，Langchain-Chatchat 不再根据用户输入的本地模型路径直接进行模型加载，涉及到的模型种类包括 LLM、Embedding、Reranker 及后续会提供支持的多模态模型等，均改为支持市面常见的各大模型推理框架接入，如 Xinference、Ollama、LocalAI、FastChat、One API 等。

因此，请确认在启动 Langchain-Chatchat 项目前，首先进行模型推理框架的运行，并加载所需使用的模型。

这里以 Xinference 举例, 请参考 Xinference文档 进行框架部署与模型加载。

Warning

为避免依赖冲突，请将 Langchain-Chatchat 和模型部署框架如 Xinference 等放在不同的 Python 虚拟环境中, 比如 conda, venv, virtualenv 等。

3. 初始化项目配置与数据目录

从 0.3.1 版本起，Langchain-Chatchat 使用本地 yaml 文件的方式进行配置，用户可以直接查看并修改其中的内容，服务器会自动更新无需重启。

1. 设置 Chatchat 存储配置文件和数据文件的根目录（可选）

# on linux or macos
export CHATCHAT_ROOT=/path/to/chatchat_data

# on windows
set CHATCHAT_ROOT=/path/to/chatchat_data

若不设置该环境变量，则自动使用当前目录。

2. 执行初始化

chatchat init

该命令会执行以下操作：

• 创建所有需要的数据目录
• 复制 samples 知识库内容
• 生成默认 yaml 配置文件

3. 修改配置文件

• 配置模型（model_settings.yaml）
  需要根据步骤 2. 模型推理框架并加载模型 中选用的模型推理框架与加载的模型进行模型接入配置，具体参考 model_settings.yaml 中的注释。主要修改以下内容：

  # 默认选用的 LLM 名称
   DEFAULT_LLM_MODEL: qwen1.5-chat
  
   # 默认选用的 Embedding 名称
   DEFAULT_EMBEDDING_MODEL: bge-large-zh-v1.5
  
  # 将 `LLM_MODEL_CONFIG` 中 `llm_model, action_model` 的键改成对应的 LLM 模型
  # 在 `MODEL_PLATFORMS` 中修改对应模型平台信息

• 配置知识库路径（basic_settings.yaml）（可选）
  默认知识库位于 CHATCHAT_ROOT/data/knowledge_base，如果你想把知识库放在不同的位置，或者想连接现有的知识库，可以在这里修改对应目录即可。

  # 知识库默认存储路径
   KB_ROOT_PATH: D:\chatchat-test\data\knowledge_base
  
   # 数据库默认存储路径。如果使用sqlite，可以直接修改DB_ROOT_PATH；如果使用其它数据库，请直接修改SQLALCHEMY_DATABASE_URI。
   DB_ROOT_PATH: D:\chatchat-test\data\knowledge_base\info.db
  
   # 知识库信息数据库连接URI
   SQLALCHEMY_DATABASE_URI: sqlite:///D:\chatchat-test\data\knowledge_base\info.db

• 配置知识库（kb_settings.yaml）（可选）

  默认使用 FAISS 知识库，如果想连接其它类型的知识库，可以修改 DEFAULT_VS_TYPE 和 kbs_config。

4. 初始化知识库

Warning

进行知识库初始化前，请确保已经启动模型推理框架及对应 embedding 模型，且已按照上述步骤3完成模型接入配置。

chatchat kb -r

更多功能可以查看 chatchat kb --help

出现以下日志即为成功:

----------------------------------------------------------------------------------------------------
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      ：/root/anaconda3/envs/chatchat/lib/python3.11/site-packages/chatchat/data/knowledge_base/samples
文件总数量      ：47
入库文件数      ：42
知识条目数      ：740
用时            ：0:02:29.701002
----------------------------------------------------------------------------------------------------

总计用时        ：0:02:33.414425

Note

知识库初始化的常见问题

1. Windows 下重建知识库或添加知识文件时卡住不动

此问题常出现于新建虚拟环境中，可以通过以下方式确认：

from unstructured.partition.auto import partition

如果该语句卡住无法执行，可以执行以下命令：

pip uninstall python-magic-bin
# check the version of the uninstalled package
pip install 'python-magic-bin=={version}'

然后按照本节指引重新创建知识库即可。

5. 启动项目

chatchat start -a

出现以下界面即为启动成功:

Warning

由于 chatchat 配置默认监听地址 DEFAULT_BIND_HOST 为 127.0.0.1, 所以无法通过其他 ip 进行访问。

如需通过机器ip 进行访问(如 Linux 系统), 需要到 basic_settings.yaml 中将监听地址修改为 0.0.0.0。

其它配置

1. 数据库对话配置请移步这里 数据库对话配置说明

源码安装部署/开发部署

源码安装部署请参考 开发指南

Docker 部署

docker pull chatimage/chatchat:0.3.1.2-2024-0720

docker pull ccr.ccs.tencentyun.com/chatchat/chatchat:0.3.1.2-2024-0720 # 国内镜像

Important

强烈建议: 使用 docker-compose 部署, 具体参考 README_docker

旧版本迁移

• 0.3.x 结构改变很大,强烈建议您按照文档重新部署. 以下指南不保证100%兼容和成功. 记得提前备份重要数据!

• 首先按照 安装部署 中的步骤配置运行环境，修改配置文件
• 将 0.2.x 项目的 knowledge_base 目录拷贝到配置的 DATA 目录下

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项目里程碑

• 2023年4月: Langchain-ChatGLM 0.1.0 发布，支持基于 ChatGLM-6B 模型的本地知识库问答。

• 2023年8月: Langchain-ChatGLM 改名为 Langchain-Chatchat，发布 0.2.0 版本，使用 fastchat 作为模型加载方案，支持更多的模型和数据库。

• 2023年10月: Langchain-Chatchat 0.2.5 发布，推出 Agent 内容，开源项目在Founder Park & Zhipu AI & Zilliz 举办的黑客马拉松获得三等奖。

• 2023年12月: Langchain-Chatchat 开源项目获得超过 20K stars.

• 2024年6月: Langchain-Chatchat 0.3.0 发布，带来全新项目架构。

• 🔥 让我们一起期待未来 Chatchat 的故事 ···

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协议

本项目代码遵循 Apache-2.0 协议。

联系我们

Telegram

项目交流群

🎉 Langchain-Chatchat 项目微信交流群，如果你也对本项目感兴趣，欢迎加入群聊参与讨论交流。

公众号

🎉 Langchain-Chatchat 项目官方公众号，欢迎扫码关注。

引用

如果本项目有帮助到您的研究，请引用我们：

@software{langchain_chatchat,
    title        = {{langchain-chatchat}},
    author       = {Liu, Qian and Song, Jinke, and Huang, Zhiguo, and Zhang, Yuxuan, and glide-the, and liunux4odoo},
    year         = 2024,
    journal      = {GitHub repository},
    publisher    = {GitHub},
    howpublished = {\url{https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat}}
}