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基于LangChain和LLM的开源本地知识库问答系统

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简介：
本项目是一款结合了LangChain框架与大语言模型（LLM）技术的开源软件，旨在构建并维护一个高效的本地化知识库问答平台。用户可以轻松地上传、管理和查询个人或组织的知识资料，实现精准的信息检索和智能对话交互。 开源代码langchain结合LLM构建本地知识库问答系统。

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  • 基于LangChain和LLM的开源本地知识库问答系统
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    本项目是一款结合了LangChain框架与大语言模型（LLM）技术的开源软件，旨在构建并维护一个高效的本地化知识库问答平台。用户可以轻松地上传、管理和查询个人或组织的知识资料，实现精准的信息检索和智能对话交互。 开源代码langchain结合LLM构建本地知识库问答系统。
     
  • 基于本地知识库的ChatGLM问答系统-langchain-ChatGLM-master.zip
    优质
    本项目为一个集成LangChain技术与预训练模型ChatGLM的问答系统，利用本地知识库增强模型回答准确性与效率。下载包包含完整代码和配置文件，方便用户快速搭建实验环境。 我们提出了一种基于本地知识库的问答应用实现方法，该方法受到 GanymedeNil 的 document.ai 项目和 AlexZhangji 在 ChatGLM-6B 上的工作启发。我们的目标是建立一套针对中文场景与开源模型友好的、能够离线运行的知识库问答解决方案。 此方案支持直接使用如 ChatGLM-6B 等大语言模型，或通过 fastchat API 接入 Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala 和 RWKV 等其他模型。
     
  • 基于LangChain的开源大模型本地知识库系统——Langchain-ChatChat
    优质
    Langchain-ChatChat是一款基于LangChain技术的开源软件，旨在构建和管理大模型所需的本地知识库系统，增强对话智能与数据隐私保护。 本项目旨在构建一个基于langchain的大模型本地知识库系统思想实现的问答应用，目标是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。依托于项目的开源LLM和Embedding模型，可以实现在没有网络连接的情况下完全使用开源模型进行私有部署。此外，本项目还支持调用OpenAI GPT API，并将在未来持续扩充对各类模型及API的支持。
     
  • 基于Langchain和ChatGLM等语言模型的本地知识库问答系统
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    本项目开发了一套结合Langchain与ChatGLM技术的本地知识库问答系统，旨在提供高效、准确的知识检索服务。用户可以通过自然语言查询访问特定领域的信息资源，系统则利用先进的语义理解和生成能力，为用户提供精准的答案或相关文档摘要。该系统的应用范围广泛，适用于企业内部知识管理、教育机构的教学支持等场景。 Langchain-Chatatch（原名：langchain-ChatGLM）是一个基于本地知识库的问答应用程序，利用了像 ChatGLM 这样的本地大型语言模型，并结合 langchain 的思想来构建针对中文场景与开源模型支持模式、可离线运行的知识库问答解决方案。该项目受到了 GanymedeNil 的 document.ai 项目和 AlexZhangji 创建的 ChatGLM-6B Pull Request 指令的影响，旨在建立一个全流程使用开源模型实现本地知识库问答应用。 在最新版本中，Langchain-Chatatch 使用 FastChat 接入了包括 Vicuna、Alpaca、LLaMA、Koala 和 RWKV 在内的多种模型，并通过 langchain 框架支持基于 FastAPI 提供的 API 调用服务或使用 Streamlit 构建的 WebUI 进行操作。该项目利用所支持的语言模型和嵌入式模型，实现全部使用开源模型离线部署的目标。同时，Langchain-Chatatch 也兼容 OpenAI 的相关功能。
     
  • Langchain-Chatchat：利用 Langchain 和 ChatGLM 实现本地知识库问答
    优质
    Langchain-Chatchat是一款结合了Langchain和ChatGLM技术的应用程序，能够有效整合并查询本地知识库，实现精准、高效的问答服务。 本项目基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现，是一款开源且支持离线部署的检索增强生成(RAG)知识库系统。版本0.2.9中，在 GanymedeNil 的 document.ai 项目和 AlexZhangji 创建的 ChatGLM-6B Pull Request 启发下，构建了一个全流程使用开源模型进行本地知识库问答的应用。 在最新的版本中，本项目通过 FastChat 接入了包括 Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala 和 RWKV 等在内的多个模型，并利用 langchain 框架支持基于 FastAPI 的 API 调用服务和 Streamlit WebUI。此外，该项目还实现了使用开源的大型语言模型（LLM）与 Embedding 模型进行完全离线私有部署的功能。 同时，本项目也能够调用 OpenAI GPT API，并计划在未来进一步扩大对各类模型及它们对应API的支持范围。
     
  • 基于ChatGLM和Langchain的开源代码增强生成(RAG)知识库问答系统
    优质
    本项目结合了ChatGLM与LangChain技术，构建了一个高效的开源RAG知识库问答系统，旨在提升代码理解和生成能力。 基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现的开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。该项目旨在构建一套针对中文场景且支持开源模型的知识库问答解决方案，目标是提供一个友好且可离线运行的应用程序。
     
  • 基于Langchain和LLM（如千问大模型）的知识图谱（Neo4j）生成及自然语言问答系统输出
    优质
    本项目利用Langchain框架与大规模语言模型（例如千问），构建知识图谱于Neo4j数据库，并实现高效的自然语言问答系统，提供智能检索和互动体验。 需要neo4j的安装包以及详细的安装指南，并且还需要关于人物关系的相关文档。
     
  • InsunKBQA：基于知识库的问答系统
    优质
    InsunKBQA是一款高效的基于知识库的问答系统，旨在通过精确匹配和语义理解技术为用户提供准确、快速的答案。 InsunKBQA是一个基于知识库的问答系统。
     
  • 基于RAG的知识库问答系统
    优质
    本项目构建了一套基于检索增强生成（RAG）技术的知识库问答系统，旨在提高知识抽取和问题回答的准确性和效率。通过融合预训练模型与外部信息源，该系统能有效处理复杂查询，提供精准答案。 基于RAG的知识库问答系统是一种结合了检索增强生成技术的先进方法，旨在提高问答系统的准确性和相关性。该系统通过从大规模文档集合中提取相关信息来回答用户的问题，并利用语言模型的强大能力进行自然流畅的回答生成。这种方法不仅能够有效地处理开放领域的复杂问题，还能够在特定领域内提供精准的答案和深入的知识解释。