基于ChatGLM和Langchain构建RAG大模型问答系统

资源摘要信息:"开源代码基于 ChatGLM+ Langchain 增强生成(RAG)大模型知识库增强问答系统" 知识点一：开源代码和项目 该项目是一个开源项目，意味着其源代码可以被公众访问和使用。开源项目鼓励社区参与和协作，有利于代码的持续改进和创新。这个特定的项目是基于 ChatGLM 和 Langchain 这两个核心技术构建的，旨在实现一个问答系统。 知识点二：ChatGLM 大语言模型 ChatGLM 指的是一个大型语言模型，可能是本项目中的核心算法。大型语言模型是一类人工智能模型，通常基于深度学习技术，能够理解和生成人类语言。ChatGLM 可能特别适用于处理类似聊天对话的场景，可能被设计用来处理自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）任务。 知识点三：Langchain 应用框架 Langchain 可能是一个支持语言模型应用的框架或者平台。框架通常提供了一套预定义的代码结构、工具集和APIs，以帮助开发者构建和部署应用程序。在本项目中，Langchain 可能提供了与 ChatGLM 交互的方式，使得开发者能够利用模型功能实现复杂的问答系统。 知识点四：检索增强生成（RAG）大模型 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索和生成的模型，它不仅仅依赖于预训练的语言模型，还能够通过检索外部知识库来增强生成的答案质量。这种方式允许问答系统更好地回答问题，因为它可以利用额外的信息来提供更准确、更全面的答案。 知识点五：本地知识库的问答应用 本项目的目标是创建一个可以离线运行、基于本地知识库的问答应用。这样的系统可以存储在本地服务器或者客户端设备上，提供即时的问答服务，而无需依赖外部的网络连接。这在某些需要本地数据处理或网络受限的环境中尤为重要。 知识点六：中文场景与开源模型支持友好 项目特别提到了对中文场景的支持友好性，这表明系统在设计时考虑了中文的特性，比如字符编码、分词、语义理解等方面。同时，开源模型支持友好意味着它可能提供了一些兼容性和优化措施，以便于中文用户更容易地接入和使用。 知识点七：可离线部署 可离线部署是该项目的一大特色，意味着整个问答系统可以在没有互联网连接的情况下正常运行。这对于需要在数据私密性要求高、网络不稳定或成本敏感的环境中的问答需求来说是一个巨大的优势。 知识点八：文件名称列表解读 文件名称 "Langchain-Chatchat-master" 暗示这个压缩包是 Langchain 项目中与 ChatGLM 相关的聊天问答功能的主分支或主版本。"master" 通常表示这是代码的主干，是最新的稳定版本。这个文件的名称表明它是此开源项目源代码的存档，可以通过解压此文件来获取项目代码，进一步进行开发或部署。