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介绍

  • LangChain-Chatchat 支持RAG和Agent
  • 0.3版本跟大模型解耦,支持Xinference、Ollama、LocalAI、FastChat、One API,可以非常方便的切换各个模型,本文只是介绍Xinference
  • Xorbits Inference (Xinference) 是一个开源平台，用于简化各种 AI 模型的运行和集成。借助 Xinference，您可以使用任何开源 LLM、嵌入模型和多模态模型在云端或本地环境中运行推理，并创建强大的 AI 应用。
  • RAG支持目前基本所有的文本格式和图片
  • 有默认可用的WebUI界面和接口可以自定义二次开发
  • 本文档是LangChain-Chatchat 0.3版本部署在Windows上

效果图

通过效果图先看看是不是你想要的.

  • 基本聊天
  • 知识库的管理,可以传入自己本地的各种知识
  • 外部函数调用
  • 有api文档,支持二次开发

部署

部署Python项目经常需要通过虚拟环境可以创建多个干净的环境,这里使用的是Conda

Conda 的使用

安装Conda

在安装Conda之前，你可以选择安装Miniconda（最小化的Conda版本）或Anaconda（包含一系列常用包的版本）。以下是安装Miniconda的步骤： 下载地址

配置Conda

Windows系统：

  1. 打开“控制面板” -> “系统与安全” -> “系统” -> “高级系统设置” -> “环境变量”。
  2. 在“系统变量”下新建一个变量名为 CONDA_HOME，值为Conda的安装路径（比如 C:\Users\YourUsername\Miniconda3）。
  3. 编辑“Path”变量，在末尾加上 %CONDA_HOME%\Scripts 和 %CONDA_HOME%。
  4. 在命令提示符中输入 conda --version 验证配置是否成功。
常用命令

以下是一些常用的Conda命令，包括初始化、激活、创建环境、删除环境、安装包以及设置缓存路径：

1. 初始化Conda

在安装完Conda后，可以使用以下命令初始化Conda配置：

csharp
复制代码
conda init
2. 激活环境

激活一个已存在的Conda环境：

复制代码
conda activate myenv
3. 创建环境

创建一个新的Conda环境：

ini
复制代码
conda create --name myenv python==3.10
4. 删除环境

删除一个已存在的Conda环境：

css
复制代码
conda remove --name myenv --all
5. 安装包

在激活的环境中安装包，可以指定版本号：

ini
复制代码
conda install package_name
conda install package_name=1.0
6. 设置缓存路径

设置Conda包缓存路径，可以通过以下命令设置：

arduino
复制代码
conda config --set pkgs_dirs /path/to/cache/directory
7. 列出所有虚拟环境

要列出所有在Conda中创建的虚拟环境，你可以使用以下命令：

bash
复制代码
conda env list

Xinference的安装

  • 首先使用Conda创建一个虚拟环境xinf
  • 切换到这个虚拟环境
  • 按照Xinference
  • 需要本地有GPU,才能跑本地模型
ini
复制代码
conda create -n xinf python==3.10
conda activate xinf
pip install "xinference[transformers]"

Xinference的运行

css
复制代码
xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997

根据自己的GPU情况来选择运行那个大模型, 我是8G的显卡内存,选择chatglm3的量化版本可以正常运行,内存比较大的可以选择glm4或者qwen2

运行成功后,可以在浏览器中打开http://127.0.0.1:9997

选择chatglm3

设置chatglm3,点击最下面的按钮,他会自动下载模型,可能需要比较长时间.

后面的RAG需要这个Embedding Model 来完成量化

Langchain-Chatchat的安装

  • 首先使用Conda创建一个虚拟环境chatchat
  • 切换到这个环境
  • 进行安装
ini
复制代码
conda create -n chatchat python==3.10
conda activate chatchat
pip install langchain-chatchat -U

可以到Langchain-Chatchat中查看详细的文档

Langchain-Chatchat的运行

  • 前面Xinference安装成功后,就可以运行Chatchat了,先配置自己的模型
lua
复制代码
chatchat-config model --default_llm_model chatglm3
  • 配置模型平台,我这里遇到些问题,该命令在Windows好像不能执行,我通过修改源码来指定了该平台.
swift
复制代码
$ chatchat-config model --set_model_platforms "[{
    "platform_name": "xinference",
    "platform_type": "xinference",
    "api_base_url": "http://127.0.0.1:9997/v1",
    "api_key": "EMPT",
    "api_concurrencies": 5,
    "llm_models": [
        "chatglm3"
    ],
    "embed_models": [
        "bge-large-zh-v1.5"
    ],
    "image_models": [],
    "reranking_models": [],
    "speech2text_models": [],
    "tts_models": []
}]"
  • 初始化知识库
复制代码
chatchat-kb -r
  • 运行
css
复制代码
chatchat -a

运行成功后会调到浏览器打开http://127.0.0.1:8501/

安装过程中遇到的问题

  • 遇到了Xinference UI没有更新成最新版本的问题,可以重新编译UI来解决
  • 遇到Langchain-chatchat在Windows下配置问题,我是自己修改源码解决的,如果有需要可以单独交流
  • 找不到Xinference模型的问题,跟上面类似都是配置问题

欢迎大家使用和关注

仓库地址

  • xinference
  • langchain-chatchat

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      - L1.4.3 模型工程方法论
      - L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

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      - L2.1.3 BOT工具类框架
      - L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
      - L2.2.1 什么是Prompt
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      - L2.2.4 Prompt框架与Thought
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    • L2.3 流水线工程
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阶段3：AI大模型应用架构实践

  • 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
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    • L3.1 Agent模型框架
      - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
      - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
      - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
    • L3.2 MetaGPT
      - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
      - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
      - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
    • L3.3 ChatGLM
      - L3.3.1 ChatGLM的特点
      - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
      - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
    • L3.4 LLAMA
      - L3.4.1 LLAMA的特点
      - L3.4.2 LLAMA的开发环境
      - L3.4.3 LLAMA的使用示例
    • L3.5 其他大模型介绍

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本文标签： 入门模型强大指南chatchat

版权声明：本文标题：探索LangChain-Chatchat 0.3：一体化Agent与强大RAG模型的全面入门指南 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://m.elefans.com/dongtai/1727069001a1095960.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。