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imClumsyPanda 2024-06-03 22:41:15 +08:00
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commit 79f93719d3
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@ -7,10 +7,10 @@
基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现,开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。
### ⚠️ 重要提示
`0.2.10`将会是`0.2.x`系列的最后一个版本,`0.2.x`系列版本将会停止更新和技术支持,全力研发具有更强应用性的 `Langchain-Chatchat 0.3.x`
`0.2.10` 的后续 bug 修复将会直接推送到`master`分支,而不在进行版本更新。
> [!IMPORTANT]
>
> `0.2.10`将会是`0.2.x`系列的最后一个版本,`0.2.x`系列版本将会停止更新和技术支持,全力研发具有更强应用性的 `Langchain-Chatchat 0.3.x`
> `0.2.10` 的后续 bug 修复将会直接推送到`master`分支,而不在进行版本更新。
---
@ -47,11 +47,11 @@ OpenAI GPT API 的调用,并将在后续持续扩充对各类模型及模型 A
📺 [原理介绍视频](https://www.bilibili.com/video/BV13M4y1e7cN/?share_source=copy_web&vd_source=e6c5aafe684f30fbe41925d61ca6d514)
![实现原理图](chatchat-server/chatchat/img/langchain+chatglm.png)
![实现原理图](docs/img/langchain+chatglm.png)
从文档处理角度来看,实现流程如下:
![实现原理图2](chatchat-server/chatchat/img/langchain+chatglm2.png)
![实现原理图2](docs/img/langchain+chatglm2.png)
🚩 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。
@ -67,7 +67,7 @@ OpenAI GPT API 的调用,并将在后续持续扩充对各类模型及模型 A
docker run -d --gpus all -p 80:8501 registry.cn-beijing.aliyuncs.com/chatchat/chatchat:0.2.7
```
🧩 本项目有一个非常完整的[Wiki](https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat/wiki/) README只是一个简单的介绍_
🧩 本项目有一个非常完整的 [Wiki](https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat/wiki/) README只是一个简单的介绍_
_仅仅是入门教程能够基础运行__。
如果你想要更深入的了解本项目,或者想对本项目做出贡献。请移步 [Wiki](https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat/wiki/)
界面
@ -78,13 +78,13 @@ _仅仅是入门教程能够基础运行__。
本开源方案采用```Apache License```,可以免费商用,无需付费。
我们支持市面上主流的本地大语言模型和Embedding模型支持开源的本地向量数据库。
支持列表详见[Wiki](https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat/wiki/)
支持列表详见 [Wiki](https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat/wiki/)
## 快速上手
### 1. 环境配置
+ 首先,确保你的机器安装了 Python 3.8 - 3.11 (我们强烈推荐使用 Python3.11)
+ 首先,确保你的机器安装了 Python 3.8 - 3.11 。
```
$ python --version
@ -109,10 +109,10 @@ $ pip install -r requirements_webui.txt
# 默认依赖包括基本运行环境FAISS向量库。如果要使用 milvus/pg_vector 等向量库,请将 requirements.txt 中相应依赖取消注释再安装。
```
请注意LangChain-Chatchat `0.2.x` 系列是针对 Langchain `0.0.x` 系列版本的,如果你使用的是 Langchain `0.1.x`
系列版本,需要降级您的`Langchain`版本。
请注意LangChain-Chatchat `0.3.x` 当前版本是针对 Langchain `0.1.x` 系列版本的,如果你使用的是 Langchain `0.2.x`
版本,需要降级您的 `Langchain` 版本。
### 2 模型下载
### 2. 模型启动
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](https://huggingface.co/models) 下载。
@ -138,7 +138,7 @@ $ python copy_config_example.py
$ python init_database.py --recreate-vs
```
### 4. 一键启动
### 4. 项目一键启动
按照以下命令启动项目
@ -152,22 +152,21 @@ $ python startup.py -a
1. FastAPI Docs 界面
![](chatchat-server/chatchat/img/fastapi_docs_026.png)
![](docs/img/fastapi_docs_026.png)
2. Web UI 启动界面示例:
- Web UI 对话界面:
![img](chatchat-server/chatchat/img/LLM_success.png)
![img](docs/img/LLM_success.png)
- Web UI 知识库管理页面:
![](chatchat-server/chatchat/img/init_knowledge_base.jpg)
![](docs/img/init_knowledge_base.jpg)
### 注意
以上方式只是为了快速上手,如果需要更多的功能和自定义启动方式
,请参考[Wiki](https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat/wiki/)
以上方式只是为了快速上手,如果需要更多的功能和自定义启动方式,请参考[Wiki](https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat/wiki/)
---
@ -175,12 +174,11 @@ $ python startup.py -a
## 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``0.2.0` 发布,使用 `fastchat` 作为模型加载方案,支持更多的模型和数据库。
+ `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1月`: `LangChain 0.1.x` 推出,`Langchain-Chatchat 0.2.x` 发布稳定版本`0.2.10`
后将停止更新和技术支持,全力研发具有更强应用性的 `Langchain-Chatchat 0.3.x`
+ `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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@ -11,7 +11,7 @@ pip install langchain-chatchat -U
- 复制配置文件
> 后面我们会提供一个一键初始化的脚本,现在您可以手动复制配置文件
> 请注意:这个命令会清空数据库,如果您有重要数据,请备份
```shell
```shell
cd chatchat-server/chatchat
mkdir -p ~/.config/chatchat/
cp -r configs ~/.config/chatchat/

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@ -1,22 +1,22 @@
openai:
model_credential:
- model: 'gpt-3.5-turbo'
model_type: 'llm'
model_credentials:
openai_api_key: 'sk-'
openai_organization: ''
openai_api_base: ''
- model: 'gpt-4'
model_type: 'llm'
model_credentials:
openai_api_key: 'sk-'
openai_organization: ''
openai_api_base: ''
provider_credential:
openai_api_key: 'sk-'
openai_organization: ''
openai_api_base: ''
#openai:
# model_credential:
# - model: 'gpt-3.5-turbo'
# model_type: 'llm'
# model_credentials:
# openai_api_key: 'sk-'
# openai_organization: ''
# openai_api_base: ''
# - model: 'gpt-4'
# model_type: 'llm'
# model_credentials:
# openai_api_key: 'sk-'
# openai_organization: ''
# openai_api_base: ''
#
# provider_credential:
# openai_api_key: 'sk-'
# openai_organization: ''
# openai_api_base: ''
xinference:
model_credential:
@ -36,14 +36,14 @@ xinference:
server_url: 'http://127.0.0.1:9997/'
model_uid: 'bge-large-zh-v1.5'
zhipuai:
provider_credential:
api_key: 'd4fa0690b6dfa205204cae2e12aa6fb6.1'
#zhipuai:
# provider_credential:
# api_key: 'd4fa0690b6dfa205204cae2e12aa6fb6.1'
ollama:
model_credential:
- model: 'llama3'
model_type: 'llm'
model_credentials:
base_url: 'http://172.21.192.1:11434'
mode: 'completion'
#ollama:
# model_credential:
# - model: 'llama3'
# model_type: 'llm'
# model_credentials:
# base_url: 'http://172.21.192.1:11434'
# mode: 'completion'

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