Langchain-Chatchat：开源本地知识库问答系统的实现

资源摘要信息:"开源代码基于langchain的大模型本地知识库系统Langchain-ChatChat" 开源代码基于langchain的大模型本地知识库系统Langchain-ChatChat，是一个旨在解决中文场景下的知识查询与获取问题，并支持开源模型离线私有部署的问答应用。该系统基于开源的langchain库，实现了在本地知识库基础上的问答功能，用户可以通过该系统对知识库中的内容进行提问，系统将根据知识库中的数据给出回答。该系统不仅支持本地知识库的查询，还支持通过调用OpenAI GPT API进行问答，且项目团队表示将在未来持续扩充对各类模型及模型API的接入支持。 在技术层面，Langchain-ChatChat系统实现了以下几个重要的知识点： 1. 开源模型离线私有部署：Langchain-ChatChat系统支持全部使用开源模型进行离线私有部署。这意味着用户无需连接到外部服务器或互联网，即可在本地环境中运行该系统。这为用户提供了数据安全性和隐私性，同时也避免了对互联网的依赖。在实际应用中，离线部署尤其适用于对数据安全要求较高的场景，例如政府机构、金融行业等。 2. 开源LLM与Embedding模型支持：系统依托于开源的LLM（Large Language Models）和Embedding模型，这些模型可以处理自然语言理解、生成等问题，支持向量化和语义检索等高级功能。这类模型是构建智能问答系统的核心组件，通过将文本转换为数学表示形式，使得计算机能够理解并处理自然语言。 3. 支持OpenAI GPT API调用：除了使用本地开源模型之外，Langchain-ChatChat系统还支持调用OpenAI的GPT API。GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型是一系列通过大量数据训练而来的自然语言生成模型，它们能够生成连贯、自然的语言文本。通过GPT API的调用，系统能够利用最新的AI技术提供高质量的回答。 4. 可扩展的模型和API接入：项目团队计划未来持续扩充对各类模型及模型API的接入，这表明该系统具有良好的可扩展性和未来升级的潜力。随着AI技术的不断进步和新型模型的出现，系统可以灵活地集成这些新模型，以提供更好的服务和用户体验。 在标签方面，该系统被定义为"软件/插件 langchain 知识库 大模型"。这表明它是一个软件或插件应用，使用了langchain作为其技术基础，主要服务于构建知识库，并且涉及到了大模型技术。"大模型"通常指的是一些具有大量参数的深度学习模型，它们在处理复杂语言任务时展现出卓越的性能。 最后，压缩包子文件的文件名称列表中的"Langchain-Chatchat-master"表明了这是一个主版本的源代码包，用户可以通过下载该压缩包获得系统的全部源代码。这使得用户不仅能够使用该系统，还能够在理解其工作原理的基础上进行定制化开发和扩展。对于开发者而言，可以利用这份源代码作为起点，进一步开发更符合特定需求的应用程序。