你是否也有这样的桌面？为了方便找材料，全部放到了桌面，最后结果就是“用起一时爽，找起火葬场”。

（图片来源于网络）

你是否也是盘即个人电脑磁使再怎么不够用，也舍不得删除几年前做的运维方案、架构方案、设计方案文档？最后即使文档都保存了，存云盘了，到用的时候依旧发现找不到，找的也不是想要的。

|大模型知识库来袭

现在不用再担心了找不到材料文档了，GitHub开源了一款可离线，支持检索增强生成(RAG)大模型的知识库项目。虽然开源时间不长，但是势头很猛，已经斩获25K Star。具备以下特点：

项目利用 langchain 思想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； 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； 项目方案采用Apache License，可以免费商用，无需付费。

总结下重点就是：

• 支持中文，可私有化部署，免费商用！

• 支持中文，可私有化部署，免费商用！

• 支持中文，可私有化部署，免费商用！

重要的事情说三遍********

项目名称：Langchain-Chatchat``项目地址：https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat

📺 原理介绍视频（点击可看视频）

从文档处理角度来看，实现流程如下：

技术路线图：

• Langchain 应用

• 基础React形式的Agent实现，包括调用计算器等

• Langchain 自带的Agent实现和调用

• 智能调用不同的数据库和联网知识

• Bing 搜索

• DuckDuckGo 搜索

• Metaphor 搜索

• 接入非结构化文档

• 结构化数据接入

• 分词及召回

• .txt, .rtf, .epub, .srt

• .eml, .msg

• .html, .xml, .toml, .mhtml

• .json, .jsonl

• .md, .rst

• .docx, .doc, .pptx, .ppt, .odt

• .enex

• .pdf

• .jpg, .jpeg, .png, .bmp

• .py, .ipynb

• .csv, .tsv

• .xlsx, .xls, .xlsd

• 接入不同类型 TextSplitter

• 优化依据中文标点符号设计的 ChineseTextSplitter

• 本地数据接入

• 搜索引擎接入

• Agent 实现

• LLM 模型接入

• 支持通过调用 FastChat api 调用 llm

• 支持 ChatGLM API 等 LLM API 的接入

• 支持 Langchain 框架支持的LLM API 接入

• Embedding 模型接入

• 支持调用 HuggingFace 中各开源 Emebdding 模型

• 支持 OpenAI Embedding API 等 Embedding API 的接入

• 支持 智谱AI、百度千帆、千问、MiniMax 等在线 Embedding API 的接入

• 基于 FastAPI 的 API 方式调用

• Web UI

• 基于 Streamlit 的 Web UI

**|**大模型知识库来袭

Docker 部署

一行代码搞定，但是建议网速不好的同学不要尝试

docker run -d --gpus all -p 80:8501 registry.cn-beijing.aliyuncs.com/chatchat/chatchat:0.2.7

常规模式本地部署方案

1. 环境配置

# 首先，确信你的机器安装了 Python 3.8 - 3.10 版本``$ python --version``Python 3.8.13``   ``# 如果低于这个版本，可使用conda安装环境``$ conda create -p /your_path/env_name python=3.8``   ``# 激活环境``$ source activate /your_path/env_name``   ``# 或，conda安装，不指定路径, 注意以下，都将/your_path/env_name替换为env_name``$ conda create -n env_name python=3.8``$ conda activate env_name # Activate the environment``   ``# 更新py库``$ pip3 install --upgrade pip``   ``# 关闭环境``$ source deactivate /your_path/env_name``   ``# 删除环境``$ conda env remove -p  /your_path/env_name

接着，开始安装项目的依赖

# 拉取仓库``$ git clone --recursive https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git``   ``# 进入目录``$ cd Langchain-Chatchat``   ``# 安装全部依赖``$ pip install -r requirements.txt``   ``# 默认依赖包括基本运行环境（FAISS向量库）。以下是可选依赖：``- 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。``- 如果要开启 OCR GPU 加速，请安装 rapidocr_paddle[gpu]``- 如果要使用在线 API 模型，请安装对用的 SDK``   

此外，为方便用户 API 与 webui 分离运行，可单独根据运行需求安装依赖包。

• 如果只需运行 API，可执行：

$ pip install -r requirements_api.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。

• 如果只需运行 WebUI，可执行：

$ pip install -r requirements_webui.txt

2. 模型下载

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/ChatGLM3-6B 与 Embedding 模型 BAAI/bge-large-zh 为例：

下载模型需要先安装 Git LFS ，然后运行

$ git lfs install``$ git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b``$ git clone https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh

‍

3. 初始化知识库和配置文件

按照下列方式初始化自己的知识库和简单的复制配置文件

$ python copy_config_example.py``$ python init_database.py --recreate-vs

4. 一键启动

按照以下命令启动项目

$ python startup.py -a

最轻模式本地部署方案

该模式的配置方式与常规模式相同，但无需安装 torch 等重依赖，通过在线API实现 LLM 和 Ebeddings 相关功能，适合没有显卡的电脑使用。

$ pip install -r requirements_lite.txt``$ python startup.py -a --lite

Demo示例

• Web UI 对话界面：

• Web UI 知识库管理页面：

零基础入门AI大模型

今天贴心为大家准备好了一系列AI大模型资源，包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

5.免费获取

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