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📃 **LangChain-Chat**
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基于大语言模型与 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。
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> 本项目基本框架自 Langchain-Chatchat 修改，里面整体逻辑已大部分根据业务进行优化调整
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## 目录
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* [快速上手](README.md#快速上手)
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* [1. 环境配置](README.md#1-环境配置)
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* [2. 模型下载](README.md#2-模型下载)
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* [3. 初始化知识库和配置文件](README.md#3-初始化知识库和配置文件)
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* [4. 一键启动](README.md#4-一键启动)
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* [5. 启动界面示例](README.md#5-启动界面示例)
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+ 依托于开源 LLM 与 Embedding 模型，可实现全部使用**开源**模型**离线私有部署**。与此同时，也支持
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OpenAI GPT API 的调用，并将在持续扩充对各类模型及模型 API 的接入。
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+ 实现原理过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 ->
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在文本向量中匹配出与问句向量最相似的 `top k`个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到 `prompt`中 -> 提交给 `LLM`生成回答。
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## 快速上手
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### 1. 环境配置
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+ 首先，确保你的机器安装了 Python 3.8 - 3.11 (推荐使用 Python3.11)。
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```
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$ python --version
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Python 3.11.7
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```
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接着，创建一个虚拟环境，并在虚拟环境内安装项目的依赖
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```shell
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# 拉取仓库
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$ git clone https://git.ckcest.cn/machine-learning/Langchain-Chat.git
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# 进入目录
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$ cd Langchain-Chat
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# 安装全部依赖
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$ pip install -r requirements.txt
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$ pip install -r requirements_api.txt
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$ pip install -r requirements_webui.txt
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# 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。
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```
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### 2， 模型下载
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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
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模型可以从 [ModelScope](https://modelscope.cn/models) 下载。
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以Qwen3 LLM 模型 [Qwen/Qwen3-8B](https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-8B) 与 Embedding
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模型 [Qwen/Qwen3-Embedding-8B](https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-Embedding-8B) 为例：
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下载模型需要先[安装 Git LFS](https://docs.github.com/zh/repositories/working-with-files/managing-large-files/installing-git-large-file-storage)
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，然后运行
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```Shell
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$ git lfs install
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$ git clone https://www.modelscope.cn/Qwen/Qwen3-8B.git
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$ git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/bge-large-zh.git
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```
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### 3. 初始化知识库和配置文件
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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
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```shell
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$ python copy_config_example.py
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$ python init_database.py --recreate-vs
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```
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### 4. 一键启动
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按照以下命令启动项目
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```shell
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$ python startup.py -a
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```
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### 5. 启动界面示例
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如果正常启动，将能看到以下界面
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1. FastAPI Docs 界面
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2. Web UI 启动界面示例：
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- Web UI 对话界面
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- Web UI 知识库管理页面
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