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Langchain-Chatchat：利用 Langchain 和 ChatGLM 实现本地知识库问答

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简介：
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。

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  • Langchain-Chatchat：利用 Langchain 和 ChatGLM 实现本地知识库问答
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    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
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    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。
     
  • 基于ChatGLM等大语言模型和Langchain等应用的langchain-chatchat-master.zip
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    langchain-chatchat-master.zip是一款结合了ChatGLM及其他先进大语言模型与LangChain技术框架的应用程序，旨在提供高效、智能的人机对话解决方案。 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。 重要提示：0.2.10 版本将会是 0.2.x 系列的最后一个版本，之后该系列版本将不再进行更新和技术支持。我们将全力研发更具实用性的 Langchain-Chatchat 0.3.x 版本。对于 0.2.10 的后续 bug 修复，我们会直接推送到 master 分支，而不会发布新的版本号。
     
  • 基于LangChain和LLM的开源本地知识库问答系统
    优质
    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。
     
  • langchain-chatchat代码应用
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    LangChain-ChatChat是一款基于LangChain技术框架开发的应用程序，它利用先进的自然语言处理和机器学习模型实现高效、智能的人机对话交互功能。 请为“langchain-chatchat代码结构思维导图”绘制一张清晰的思维导图，展示其主要组成部分及相互关系。
     
  • 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。
     
  • Langchain-Chatchat代码分析
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    Langchain-Chatchat代码分析是一篇深入探讨Langchain框架下Chatchat模块的文章。通过详细解析其架构与核心算法，帮助读者理解如何构建高效对话系统。 Langchain-Chatchat（原名为 Langchain-ChatGLM）基于 Langchain 和 ChatGLM 等语言模型的本地知识库进行问答应用。
     
  • Langchain与ChatGLM代码包
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    Langchain与ChatGLM代码包提供了基于Langchain框架和ChatGLM模型的实用工具和示例代码，助力开发者构建高效的对话系统。 Langchain 和 ChatGLM 是自然语言处理（NLP）领域中的重要开源库，在构建聊天机器人和语言模型方面发挥着关键作用。 **Langchain** 由 Mozilla 开发的 Langchain 是一个 Python 库，它为开发者提供了便捷的方式来创建复杂且可扩展的语言处理管道。该库采用模块化设计，允许用户通过组合各种处理单元来实现特定任务。这些单元包括词法分析器、语法分析器和情感分析器等，并支持独立工作或串联使用以构建完整的流程。 Langchain 提供了丰富的预定义模块（如分词器、标注器、句法解析器）以及自定义模块功能，能够满足各种项目需求。此外，它还集成了多种 NLP 工具的接口（例如 NLTK、spaCy 和 Hugging Face 的 Transformers），使开发者可以轻松利用这些工具的功能。 **ChatGLM** 作为基于 Langchain 构建的一个高级对话系统框架，ChatGLM 专注于实现更智能和自然的聊天体验。它允许用户训练并部署大规模语言模型（如 GPT-2 或 BERT）以生成与用户的自然对话回应。其亮点在于能够处理上下文、保持一致性，并通过策略学习优化对话质量。 开发者可以利用 ChatGLM 轻松创建个性化的聊天机器人，而无需从零开始编写复杂的对话逻辑。为了使用该库，用户需要安装 Langchain 和 ChatGLM 库（通常通过 pip 完成），并准备一个预先训练好的语言模型或将自定义模型集成到框架中。 **实际应用** 在构建 NLP 项目时，开发者可以利用 Langchain 的 API 来执行各种任务，比如预处理文本数据、进行情感分析或生成句法树。对于 ChatGLM，则需要设置对话策略和反馈机制以实现更加智能化的交互体验。 通过深入理解 Langchain 的模块化设计与 ChatGLM 的对话管理功能，开发者能够构建出先进且智能的应用程序，如虚拟助手、在线客服系统或是教育领域的互动学习工具等。Langchain 和 ChatGLM 降低了开发高效灵活对话系统的门槛，并为用户提供更加人性化的交互体验，推动人工智能技术在日常生活和工作中的应用发展。