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1、0.3与0.2的功能对比
2、0.3.x支持多种部署方式
2.3、源码安装
2.3.1、项目源码下载
2.3.2、创建conda环境
2.3.3、安装poetry
2.3.4、安装依赖库
2.3.5、项目初始化
2.3.6、配置文件
2.3.7、初始化知识库
2.3.7、启动服务
2.3.8、配置说明
2.3.8.1、basic_settings.yaml
从0.3.1开始，模型与项目独立部署，需要借助xinference、oneai、localai等平台独立部署大模型，
Langchain-Chat通过接口API调用
1、0.3与0.2的功能对比
| 功能 | 0.2.x | 0.3.x |
|---|---|---|
| 模型接入 | 本地：fastchat 在线：XXXModelWorker | 本地：model_provider,支持大部分主流模型加载框架 在线：oneapi 所有模型接入均兼容openai sdk |
| Agent | ❌不稳定 | ✅针对ChatGLM3和QWen进行优化,Agent能力显著提升 |
| LLM对话 | ✅ | ✅ |
| 知识库对话 | ✅ | ✅ |
| 搜索引擎对话 | ✅ | ✅ |
| 文件对话 | ✅仅向量检索 | ✅统一为File RAG功能,支持BM25+KNN等多种检索方式 |
| 数据库对话 | ❌ | ✅ |
| 多模态图片对话 | ❌ | ✅ 推荐使用 qwen-vl-chat |
| ARXIV文献对话 | ❌ | ✅ |
| Wolfram对话 | ❌ | ✅ |
| 文生图 | ❌ | ✅ |
| 本地知识库管理 | ✅ | ✅ |
| WEBUI | ✅ | ✅更好的多会话支持,自定义系统提示词... |
2、0.3.x支持多种部署方式
Langchain-Chatchat 自 0.3.0 版本起，为方便支持用户使用 pip 方式安装部署，以及为避免环境中依赖包版本冲突等问题， 在源代码/开发部署中不再继续使用 requirements.txt 管理项目依赖库，转为使用 Poetry 进行环境管理。
1）pip 安装：
pip install langchain-chatchat -U
2）docker安装
docker pull chatimage/chatchat:0.3.1.3-0f4eb00-20240729
# 国内镜像
docker pull ccr.ccs.tencentyun.com/langchain-chatchat/chatchat:0.3.1.3-0f4eb00-20240729
2.3、源码安装
2.3.1、项目源码下载
git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git
2.3.2、创建conda环境
conda create -n chat03x python=3.10conda activate chat03x
2.3.3、安装poetry
pip install poetrypoetry config virtualenvs.prefer-active-python true2.3.4、安装依赖库
cd Langchain-Chatchat-03x/libs/chatchat-serverpoetry install --with lint,test -E xinferencepip install -e .Poetry install 后会在你的虚拟环境中 site-packages 路径下生成一个 chatchat-
<version>.dist-info 文件夹带有 direct_url.json 文件，这个文件指向你的开发环境
2.3.5、项目初始化
cd libs/chatchat-serverpython chatchat/cli.py init
注：配置参数打印查看
from chatchat.settings import Settingsprint(Settings.basic_settings) # 基本配置信息，包括数据目录、服务器配置等
print(Settings.kb_settings) # 知识库相关配置项
print(Settings.model_settings) # 模型相关配置项
print(Settings.tool_settings) # 工具相关配置项
print(Settings.prompt_settings) # prompt 模板
2.3.6、配置文件
修改model_settings.yaml 文件
cd libs/chatchat-servervim model_settings.yaml# 默认选用的 LLM 名称
DEFAULT_LLM_MODEL: llama3-8b# 默认选用的 Embedding 名称
DEFAULT_EMBEDDING_MODEL: bge-large-zh-v1.5 #bge-m3# # 平台类型
# # 可选值：['xinference', 'ollama', 'oneapi', 'fastchat', 'openai', 'custom openai']
platform_type: xinference# # xinference 平台访问地址 api url
api_base_url: http://127.0.0.1:9997/v1# # api key if available
api_key: EMPTY博主已搭建xinference平台， 并启动 名为llama3-8b的模型、以及名为 customer-bge-large-zh的embedding
可以借助平台，在线下载部署
2.3.7、初始化知识库
需要启动语言模型与嵌入模型
cd libs/chatchat-server# 会清空数据库、删除已有的配置文件，如果有重要数据，请备份。
python chatchat/cli.py kb --recreate-vs
如需使用其它 Embedding 模型，或者重建特定的知识库，请查看 python chatchat/cli.py kb --help 了解更多的参数。
2.3.7、启动服务
需要先确保LLM 模型启动成功，参考【LLM】-13-Xinference的部署、使用-CSDN博客
cd libs/chatchat-serverpython chatchat/cli.py start -a部分启动日志
操作系统：Linux-5.15.0-73-generic-x86_64-with-glibc2.31.
python版本：3.10.14 (main, May 6 2024, 19:42:50) [GCC 11.2.0]
项目版本：0.3.1.3
langchain版本：0.1.17
数据目录：/home/chatchat/Langchain-Chatchat-03x/libs/chatchat-server
当前使用的分词器：ChineseRecursiveTextSplitter
默认选用的 Embedding 名称： customer-bge-large-zh
2.3.8、配置说明
2.3.8.1、basic_settings.yaml
# 服务器基本配置信息
# 除 log_verbose/HTTPX_DEFAULT_TIMEOUT 修改后即时生效
# 其它配置项修改后都需要重启服务器才能生效，服务运行期间请勿修改# 生成该配置模板的项目代码版本，如这里的值与程序实际版本不一致，建议重建配置文件模板
version: 0.3.1.3# 是否开启日志详细信息
log_verbose: false# httpx 请求默认超时时间（秒）。如果加载模型或对话较慢，出现超时错误，可以适当加大该值。
HTTPX_DEFAULT_TIMEOUT: 300.0# 知识库默认存储路径
KB_ROOT_PATH: /home/chatchat/Langchain-Chatchat-03x/libs/chatchat-server/data/knowledge_base# 数据库默认存储路径。如果使用sqlite，可以直接修改DB_ROOT_PATH；如果使用其它数据库，请直接修改SQLALCHEMY_DATABASE_URI。
DB_ROOT_PATH: /home/chatchat/Langchain-Chatchat-03x/libs/chatchat-server/data/knowledge_base/info.db# 知识库信息数据库连接URI
SQLALCHEMY_DATABASE_URI: sqlite:home/chatchat/Langchain-Chatchat-03x/libs/chatchat-server/data/knowledge_base/info.db# API 是否开启跨域
OPEN_CROSS_DOMAIN: false# 各服务器默认绑定host。如改为"0.0.0.0"需要修改下方所有XX_SERVER的host
# Windows 下 WEBUI 自动弹出浏览器时，如果地址为 "0.0.0.0" 是无法访问的，需要手动修改地址栏
DEFAULT_BIND_HOST: 0.0.0.0# API 服务器地址。其中 public_host 用于生成云服务公网访问链接（如知识库文档链接）
API_SERVER:host: 0.0.0.0port: 7861public_host: 127.0.0.1public_port: 7861# WEBUI 服务器地址
WEBUI_SERVER:host: 0.0.0.0port: 8501
参考文章：
Langchain-chat 0.3.x版本
Langchain-chat-0.3.x docker-compose部署
Langchain-chat API文档
使用 — Xinference
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