Langchain 知识库问答入门：构建本地问答机器人与离线部署指南-原创手记-慕课网

概述

Langchain知识库问答入门：构建本地问答系统

探索Langchain-Chatchat项目，一个专为构建本地知识库问答应用设计的开源解决方案。本指南将引导读者从基础概念入手，了解如何利用Langchain-Chatchat集成开源模型与向量数据库技术，构建一个具备公司业务、产品信息处理能力的问答机器人。通过本文，您将掌握从项目引入到快速入门的关键步骤，包括环境需求、安装配置以及实战指南，帮助您高效构建自己的知识库问答系统。

功能概览与项目详情

Langchain-Chatchat提供了一个完善的工作流程，从文件加载、文本处理、向量化，直至匹配查询与生成答案，覆盖问答系统构建的每一个关键步骤。支持多种开源模型与向量数据库，如ChatGLM、LLaMA、Qwen、Yi等，以及FAISS、Chroma、Milvus等向量数据库，满足不同需求与场景。

快速启动

了解环境需求与配置方法，掌握如何下载并安装模型，初始化知识库与配置文件，最终通过一键启动服务，访问Web UI或API服务。本文提供详细指南，帮助开发者快速搭建基于Langchain-Chatchat的本地知识库问答系统。

遇到问题？解决它们

本文还包含了常见问题与解决方案，包括量化模式开启、加载其他模型配置、以及解决特定错误的建议，确保开发者在构建过程中顺利前行。

实战指南与部署策略

通过案例分析，学习如何使用Langchain-Chatchat构建本地知识库问答机器人，从加载文件、处理文档到生成问答。同时，提供部署策略，指导开发者在本地环境或网络受限环境中高效部署问答机器人，确保系统在资源限制下仍能稳定运行。

结语与展望

随着Langchain-Chatchat的持续优化与扩展，构建本地知识库问答系统将变得更加简单与强大，为开发者提供更丰富的功能与个性化的用户体验。本指南作为入门教程，将为您开启构建智能问答系统的精彩旅程。

1. 引言

在构建知识库问答系统时，Langchain-Chatchat项目为开发者提供了一种基于本地知识库的问答应用解决方案，旨在实现对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的功能。通过Langchain-Chatchat，用户能够使用开源模型构建一个用于处理公司业务、产品信息等问答系统的机器人。

2. Langchain-Chatchat介绍

2.1 简介与项目地址

Langchain-Chatchat项目的核心功能在于借助开源语言模型和向量数据库技术，实现本地知识库的问答系统。项目地址：https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat

2.2 工作流程图

Langchain-Chatchat工作流程图示例：

加载文件：读取文本数据。

from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
loader = DirectoryLoader('/path/to/your/docs')
documents = loader.load()

文本处理：将文本分割成可管理和理解的部分。

from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
split_docs = text_splitter.split_documents(documents)

向量化：使用嵌入模型将文本转换为向量。

from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
docsearch = Chroma.from_documents(split_docs, embeddings)

匹配查询：在向量库中查找与问题最相似的部分。

# 假设已经定义了query变量
results = docsearch.similarity_search(query)

生成回答：集成上下文和问题以生成答案，使用LLM（语言模型）进行理解和生成。

from langchain.chains import RetrievalQA
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", retriever=docsearch.as_retriever())
result = qa({"query": "What is the company's revenue for the first quarter?"})

2.3 模型支持

Langchain-Chatchat支持多种开源模型和向量数据库，例如：

模型：ChatGLM、LLaMA、Qwen、Yi等。
向量数据库：FAISS、Chroma、Milvus等。

用户可以根据需求选择不同的模型和数据库进行配置。

3. 快速入门

3.1 环境需求

为了运行本地模型，需要满足以下硬件与软件要求：

硬件：推荐使用NVIDIA显卡配置，具体取决于模型大小（7B、14B、34B、72B等）。最小推荐配置可根据模型大小调整，例如：
- 7B模型：最低显存要求为14GB，推荐使用RTX 4080 GPU。
- 14B模型：最低显存要求为30GB，推荐使用V100 GPU。
- 34B模型：最低显存要求为69GB，推荐使用A100 GPU。
- 72B模型：最低显存要求为145GB，推荐使用多卡A100以上GPU。
软件：确保Python环境和必要的依赖库安装，如langchain、faiss、chroma等。

3.2 安装与配置

3.2.1 环境配置

安装依赖库：

pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements_api.txt
pip install -r requirements_webui.txt

3.2.2 模型下载

使用Git LFS安装工具来下载模型文件：

git lfs install
git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat

加载模型文件：

git clone <model_url>

模型文件夹名称需与配置文件中的模型名称一致。

3.2.3 初始化知识库和配置文件

通过示例脚本初始化知识库和配置文件：

python copy_config_example.py
python init_database.py --recreate-vs
python init_database.py --create-tables

3.3 一键启动

启动服务：

python startup.py -a

系统启动后，可以通过以下链接访问Web UI或API服务：

API服务：http://localhost:7861/docs
Web UI：http://localhost:8501

4. 其他问题与解决方案

4.1 量化模式开启

在server_config文件中修改Load_8bit参数为True以开启量化模式。

4.2 加载其他模型配置

在model_config目录下，修改model_name和embedding_model_name以加载其他模型。确保模型目录与配置文件中的模型名称一致。

4.3 常见错误解决方案

AttributeError: ‘BaichuanTokenizer’ object has no attribute ‘sp_model’：

修改依赖包版本：

pip install transformers==4.33.3
pip install torch==2.0.1
pip install triton==2.0.0

KeyError: ‘qwen2’：

升级transformers库版本：

pip install --upgrade transformers==4.37.2

5. 实战指南

5.1 案例分析

构建本地知识库问答机器人示例：

加载文件：

from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
loader = DirectoryLoader('/path/to/your/docs')
documents = loader.load()

处理文档：

from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
split_docs = text_splitter.split_documents(documents)

向量化：

from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
docsearch = Chroma.from_documents(split_docs, embeddings)

问答生成：

from langchain.chains import RetrievalQA
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", retriever=docsearch.as_retriever())
result = qa({"query": "What is the company's revenue for the first quarter?"})

5.2 部署策略

在本地环境或网络受限环境中部署问答机器人时，考虑以下策略：

优化模型配置：调整模型参数以适应资源限制。
离线策略：确保所有需要的数据和模型都以离线形式加载，减少网络依赖。
资源管理：监控和管理GPU、内存使用，防止资源过度消耗。

6. 总结与展望

Langchain-Chatchat 提供了一个强大的框架，允许开发者构建强大的本地知识库问答系统，适用于各种场景，从企业内部知识管理到产品问答机器人。随着框架的持续更新和扩展，其在解决中文场景下的问答任务上将更为强大，为用户提供更加个性化的体验和更丰富的功能。