27K星标项目！无需显卡，快速搭建基于LLM的本地智能知识库

觉得搞一个AI的智能问答知识库很难吗？那是你没有找对方向和工具，

今天我们分享一个开源项目，帮助你快速构建基于Langchain 和LLM 的本地知识库问答，在GitHub已经获得27K star，它就是：Langchain-Chatchat

Langchain-Chatchat 是什么

Langchain-Chatchat基于 ChatGLM 等大语言模型与 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。

本项目利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目前langchain可以说是开发LLM应用的首选框架，而本项目的目标就是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。

依托于本项目支持的开源 LLM 与 Embedding 模型，本项目可实现全部使用开源模型离线私有部署。与此同时，本项目也支持 OpenAI GPT API 的调用，并将在后续持续扩充对各类模型及模型 API 的接入。

实现原理

本项目全流程使用开源模型来实现本地知识库问答应用，最新版本中通过使用 FastChat 接入 Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV 等模型，依托于 langchain 框架支持通过基于 FastAPI 提供的 API 调用服务，或使用基于 Streamlit 的 WebUI 进行操作。

可以通过下面的图来直观看到的整个流程的执行过程，非常值得参考学习。

再从从文档处理角度来看，实现流程如下：

这里需要注意，本项目未涉及微调、训练过程，但可利用微调或训练对本项目效果进行优化。<