零、教程简介 本教程主要实现在ubuntu系统部署chatglm3-6b大模型+本地知识库问答，同时也支持百川，千问，羊驼等主流大模型。 文中会涉及Anaconda3(python多版本环境)，langchainchatchatwebui（大模型webui），chagtlm3-6b（智谱大模型），bge-large-zh(向量库) 等内容大语言模型对话效果：本地知识库问答效果：一、操作系统安装操作系统：ubuntu23.10liveserver分区：/根分区40G/data数据盘挂载点150G下载地址：https://releases.ubuntu.com/22.04.3/ub
相关文章：从零开始部署ubuntu+Anaconda3+langchain-chatchat+chatglm3-6b大模型，本地知识库（一）https://blog.csdn.net/hya168/article/details/131460230从零开始部署ubuntu+Anaconda3+langchain-chatchat+chatglm3-6b大模型，本地知识库（二）https://blog.csdn.net/hya168/article/details/135870440五、配置、启动langchain-chatchat5.1配置文件修改生成默认配置文件cd/data/webui/l
CSDN越来越不好用了，降低CSDN发文，本篇后续持续更新会在：Langchain-Chatchat开源库使用的随笔记https://zhuanlan.zhihu.com/p/676061269笔者最近在研究Langchain-Chatchat，所以本篇作为随笔记进行记录。最近核心探索的是知识库的使用，其中关于文档如何进行分块的详细，可以参考笔者的另几篇文章：大模型RAG场景、数据、应用难点与解决（四）RAG分块Chunk技术优劣、技巧、方法汇总（五）原项目地址：Langchain-ChatchatWIKI教程（有点简单）1Chatchat项目结构整个结构是server启动API，然后项目内自
在Langchain-Chatchatv0.1.17版本及以前是有前后端分离的Vue项目的，但是v0.2.0后就没有了。所以本文使用的是Langchain-Chatchatv0.1.17版本中的Vue项目。经过一番折腾终于将Langchain-Chatchatv0.1.17版本前端Vue接口和Langchain-Chatchatv0.2.8后端API接口调通了。一.运行Langchain-Chatchat1.拉取源码 拉取Langchain-Chatchat源码（Langchain-Chatchatv0.2.8），如下所示：gitclonehttps://github.com/chatc
事先说一下，我本地的显卡4070只有12G显存，无法运行本地知识库，我把自己折腾的过程和遇到的坑先记录一下吧，后续如果有算力的话就再跑一遍试试。后续来了：【AI】使用阿里云免费服务器搭建Langchain-Chatchat本地知识库Langchain-Chatchat曾用名Langchain-ChatGLM，是智谱AI的本地知识库项目，其官方介绍如下：🤖️一种利用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。项目地址：https://github.com/chatchat-space/Langchain-Ch
书接上文，由于家境贫寒的原因，导致我本地的GPU资源无法满足搭建Langchain-Chatchat本地知识库的需求，具体可以看一下这篇文章，于是我只能另辟蹊径，考虑一下能不能白嫖一下云服务器资源，于是去找网上找，您还别说，还真有，具体的领取方法可以查看我的这篇文章：【AI】阿里云免费GPU服务资源领取方法。1.准备工作1.1进入云服务器服务器资源准备好之后就可以去做我们的开发任务了，首先在阿里云人工智能PAI控制台打开我们的实例。打开之后如下图所示：1.2查看服务器磁盘情况，创建本地工作目录这一步可以省略，只是为了保险起见，我们查看一下磁盘容量及挂载情况，因为模型通常比较大，会比较浪费磁盘资
LLMs：LangChain-Chatchat(一款可实现本地知识库问答应用)的简介(支持ChatGLM-2/LLaMA-2等多款主流LLMs)、安装、使用方法之详细攻略目录LangChain-Chatchat的简介1、原理图解2、文档处理实现流程3、模型支持(1)、LLM模型支持(2)、Embedding模型支持LangChain-Chatchat的安装1、镜像部署T1、基于AutoDL平台云端部署镜像第一步，注册AutoDL，并选择租赁合适的服务器套餐(按时计费)第二步，创建镜像第1个终端，启动LLM服务第2个终端，启动API服务第3个终端，启动WebUI服务T2、Docker镜像本地部署
如果你对这篇文章感兴趣，而且你想要了解更多关于AI领域的实战技巧，可以关注「技术狂潮AI」公众号。在这里，你可以看到最新最热的AIGC领域的干货文章和案例实战教程。一、前言自从去年GPT模型火爆以来，降低了很多个人和企业进入人工智能领域的门槛，对于大模型尤其是开源的大模型国内应该比较受关注和期待，毕竟高额的成本也能将不少人阻挡在门外，其次，大家都希望在产品中集成LLM的能力，结合业务来落地智能化应用，提升产品的竞争力，最直接的应用就是构建知识库。下面汇总了一下之前介绍的有关构建知识库相关的文章和视频，包含了开源和闭源多种不同的解决方案，从使用情况来看，因为都是开源产品，所以在架构和功能完整性上
在windows10下的安装部署参考资料1.LacnChain-Chatchat项目基础环境准备本人使用的是Windows10专业版22H2版本，已经安装了Python3.10，CUDA11.8版本，miniconda3。硬件采用联想R9000P，AMDR75800H，16G内存，RTX30606G。安装依赖#使用conda安装激活环境condacreate-nLangchain-Chatchatpython=3.10condaactivateLangchain-Chatchat#拉取仓库gitclonehttps://github.com/chatchat-space/Langchain-C
