LangGraph-Chatchat：构建智能问答微服务的开源解决方案

LangGraph-Chatchat：构建智能问答微服务的开源解决方案

LangGraph-Chatchat 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LangGraph-Chatchat

项目介绍

LangGraph-Chatchat 是一个基于 ChatGLM 等大语言模型与 LangGraph 等应用框架实现的，开源、可离线部署的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）与 Agent 应用项目。该项目旨在为开发者提供一个轻量级的，支持多种场景的 LLM（Large Language Model）应用微服务。

项目技术分析

LangGraph-Chatchat 项目采用了 Python 3.9+ 版本，并且支持多种主流的开源 LLM 和 Embedding 模型，如 GLM-4-Chat、Qwen2-Instruct 和 Llama3 等。项目通过 Streamlit 提供了一个简洁的 WebUI，使得用户可以轻松地进行交互。

项目的核心实现原理包括文本加载、读取、分割、向量化，以及将用户的问题向量化后，在本地知识库的文本向量中匹配最相似的 top k 文本，然后将这些文本作为上下文与问题一起提交给 LLM 生成回答。

项目及技术应用场景

LangGraph-Chatchat 适用于多种场景，包括但不限于：

1. 智能问答系统：为网站或应用程序提供实时的问答服务，提高用户体验。
2. 企业知识库：帮助企业构建内部知识库，提高信息检索效率。
3. 教育辅助：为教育平台提供辅助问答服务，帮助学生快速找到答案。
4. 个人助理：作为个人助理，帮助用户管理日程、提醒事项等。

项目特点

开源与离线部署

LangGraph-Chatchat 完全开源，并且支持离线私有部署，这意味着用户可以在自己的服务器上运行，无需依赖外部服务，保证了数据的安全性和隐私性。

高度可定制

项目提供了丰富的配置选项，允许开发者根据需求定制自己的 RAG 和 Agent 场景。LangGraph 的有向无环图功能强大，开发者可以根据不同场景定制各种不同的 graph 使用。

数据管理

与 LangChain-Chatchat 不同，LangGraph-Chatchat 将历史消息存储在 SQLite 或 PostgreSQL 中，便于开发者统一管理和可视化。

异步支持

项目支持异步操作，提高了处理效率和响应速度。

丰富的文档和社区支持

LangGraph-Chatchat 提供了详细的安装指南、开发部署指南和丰富的文档，帮助开发者快速上手和使用。同时，项目拥有活跃的社区，为开发者提供技术支持和交流平台。

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总结而言，LangGraph-Chatchat 是一个功能强大、灵活、易于部署的开源项目，适用于多种场景下的智能问答需求，是开发者构建智能问答微服务的理想选择。通过开源社区的共同努力，LangGraph-Chatchat 必将在未来取得更大的发展和成就。

LangGraph-Chatchat 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LangGraph-Chatchat