5分钟上手！用Langchain-Chatchat构建业务数据智能问答系统

【免费下载链接】Langchain-Chatchat Langchain-Chatchat（原Langchain-ChatGLM）基于 Langchain 与 ChatGLM 等语言模型的本地知识库问答 | Langchain-Chatchat (formerly langchain-ChatGLM), local knowledge based LLM (like ChatGLM) QA app with langchain 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/Langchain-Chatchat

Langchain-Chatchat是一款基于Langchain与ChatGLM等语言模型的本地知识库问答工具，能帮助用户快速构建属于自己的业务数据智能问答系统。无论是企业内部文档查询，还是客户服务自动应答，它都能轻松应对，让你告别繁琐的信息检索，高效获取所需知识。

🌟 Langchain-Chatchat的核心优势

Langchain-Chatchat作为一款强大的本地知识库问答工具，具有以下突出优势：

• 本地化部署：所有数据存储在本地，保障数据安全与隐私，特别适合对数据保密性要求高的企业和组织。
• 多模型支持：兼容多种主流语言模型，用户可根据自身需求选择合适的模型，灵活适配不同的应用场景。
• 简单易用：操作界面直观友好，无需复杂的技术背景，新手也能快速上手，轻松搭建智能问答系统。

🚀 快速安装与部署

一键克隆项目仓库

首先，打开终端，执行以下命令克隆项目仓库：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/Langchain-Chatchat

安装依赖

进入项目目录，使用 poetry 安装所需依赖：

cd Langchain-Chatchat
poetry install

启动应用

完成依赖安装后，运行启动命令，即可启动Langchain-Chatchat应用：

poetry run python startup.py

📊 知识库管理与配置

创建知识库

启动应用后，在左侧导航栏中找到并点击【知识库管理】选项，进入知识库管理页面。在这里，你可以创建新的知识库，为其命名并选择合适的向量库类型，如faiss、chromadb等。

上传业务数据

在知识库管理页面，点击【上传知识文件】区域，你可以通过拖拽或浏览文件的方式，将业务数据文件（如HTML、JSON、CSV、PDF等多种格式）上传到知识库中。上传完成后，还可以对文件处理配置进行设置，如调整单段文本最大长度和相邻文本重叠长度等。

构建向量库

文件上传完成后，点击【添加至向量库】按钮，系统将自动对上传的文件进行处理，并构建向量库。构建完成后，你可以在知识库中看到已添加的文件信息，包括分词器、文件数量等。

💬 智能问答交互体验

选择对话模式

进入【对话】页面，在左侧的对话模式选择下拉框中，选择【知识问答】模式。然后选择合适的LLM模型，并根据需要调整温度参数和历史对话轮数。

进行问答交互

在知识库配置中选择你创建的知识库，设置匹配知识条数和知识匹配分数阈值。一切准备就绪后，在输入框中输入你的问题，点击发送按钮，系统将基于知识库中的业务数据进行智能回答，并显示知识匹配结果及出处。

📱 直观的Web界面

Langchain-Chatchat提供了简洁直观的Web界面，方便用户进行各项操作。在对话页面，你可以清晰地看到对话历史记录，进行工具设置和会话设置，还可以上传附件辅助问答。整体界面设计简洁大方，操作流程顺畅，为用户带来良好的使用体验。

通过以上简单的步骤，你就能在5分钟内快速上手Langchain-Chatchat，构建属于自己的业务数据智能问答系统。它将为你的工作和学习带来极大的便利，让你轻松应对各种信息查询需求。快来尝试一下吧！

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