Github地址：https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat
一、概述
LangChain-Chatchat (原 Langchain-ChatGLM)，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。
本项目的最新版本中可使用 Xinference、Ollama 等框架接入 GLM-4-Chat、 Qwen2-Instruct、 Llama3 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。
本项目支持市面上主流的开源 LLM、 Embedding 模型与向量数据库，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。
本项目实现原理如下图所示，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 -> 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。
原理介绍：https://www.bilibili.com/video/BV13M4y1e7cN/?share_source=copy_web&vd_source=e6c5aafe684f30fbe41925d61ca6d514
0.3.x 版本功能一览
| 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... |
0.3.x 版本的核心功能由 Agent 实现,但用户也可以手动实现工具调用:
| 操作方式 | 实现的功能 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 选中"启用Agent",选择多个工具 | 由LLM自动进行工具调用 |
