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用通俗易懂的方式讲解大模型：基于 Langchain 和 ChatChat 部署本地知识库问答系统

news 文章来源：https://blog.csdn.net/2301_78285120/article/details/135301880 2025/1/17 3:36:29

之前写了一篇文章介绍基于 LangChain 和 ChatGLM 打造自有知识库问答系统，最近该项目更新了0.2新版本，这个版本与之前的版本差别很大，底层的架构发生了很大的变化。

该项目最早是基于 ChatGLM 这个 LLM（大语言模型）来搭建的，但后来集成的 LLM 越来越多, 我估计项目团队也借此机会将项目名称改成了Langchain-Chatchat。版本更新之后，项目的部署方式也发生了变化，之前的部署方式已经不适用了，这里我将介绍一下新版本的部署方式。

机器配置

项目的部署需要一台 GPU 服务器，不管是云服务器还是本地服务器都可以，但是需要注意的是，服务器至少需要16G 的显存，太低的话项目会运行不起来。

关于云 GPU 服务器的选择可以参考我之前的文章这里不再赘述。

我选择的是在 AutoDL 服务器上部署。

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技术交流

建了大模型技术交流群！ 想要学习、技术交流、获取如下原版资料的同学，可以直接加微信号：mlc2060。加的时候备注一下：研究方向 +学校/公司+CSDN，即可。然后就可以拉你进群了。

方式①、微信搜索公众号：机器学习社区，后台回复：加群
方式②、添加微信号：mlc2060，备注：来自CSDN + 技术交流

在这里插入图片描述

项目更新内容

Langchain-Chatchat 项目的更新内容可以参考这里[3]，主要有以下几点：

使用 FastChat 提供开源 LLM 模型的 API

FastChat[4]是一个用于训练和评估遵循指令 LLM 的框架，可以将 LLM 部署为带有标准应用程序编程接口（API）的软件服务。

这个改动带来的最大变化就是，原来是部署 1 个服务（WebUI），现在需要部署 3 个服务，分别是 LLM API 服务、 Langchain Chatchat 本身的 API 服务和 WebUI 服务，这样的好处是可以将原先的内部服务都解耦出来，用户可以选择不同的服务来构建自己的应用。比如你的项目只需要用到 LLM，那么你只需要部署 LLM API 服务就可以了；或者是你想用自己的前端服务，那么你只需要部署 2 个 API 服务，然后自己写一个前端服务就可以。

接口参数根据 OpenAI API 接口形式接入

接口参数根据 OpenAI API 接口形式接入，让请求参数更加合理。比如以前对话 API 中的对话历史参数是一个二维数组，跟我们熟悉的 OpenAI API 参数差别很大，可以看下面的例子：

# 原 Langchain ChatGLM 的对话历史参数
history: [["你好", "你好，有什么可以帮到你"], ["1 加 1 等于几", "2"]]# OpenAI 的对话历史参数
messages: [{ "role": "user", "content": "你好" }, { "role": "assistant", "content": "你好，有什么可以帮到你" }]# 新版 Langchain Chatchat 的对话历史参数
history: [{ "role": "user", "content": "你好" }, { "role": "assistant", "content": "你好，有什么可以帮到你" }]

可以看到原来的参数形式是一个二维数组，每轮对话都会放到一个子数组中，包含用户和 AI 的对话信息，而 OpenAI 的参数形式是一个对象数组，每个对象包含对话的角色和对话的内容，这样的数据结构程序会更容易处理，新版的参数形式改成了 OpenAI 的这种形式，虽然字段名有些不一样。

使用 Streamlit 提供 WebUI 服务

原先是用Gadio来编写 WebUI 页面的，现在改成了Streamlit，Streamlit提供了创建更复杂应用程序的能力，而且它提供了丰富的组件库，并支持自定义组件，可以看到新版的页面更加美观。

项目中默认 LLM 模型改为 CHATGLM2-6B

原来默认用的 LLM 是 ChatGLM-6B，现在改成了 ChatGLM2-6B，ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，增加了更强大的性能，更长的上下文，更高效的推理和更开发的协议。

默认 Embedding 模型改为 M3E-BASE

原来的 Embedding 模型是 GanymedeNil/text2vec-large-chinese[5]，现在改成了moka-ai/m3e-base[6]，TEXT2VEC 和 M3E-BASE 都支持中文，但 M3E-BASE 对英文的支持更好，文件加载方式与文段划分方式也有调整，后续将重新实现上下文扩充，并增加可选设置。

项目部署

下面我们开始来部署 Langchain-Chatchat 项目。

项目初始化

下载项目代码，同时安装依赖，注意新版的依赖文件有 3 个，一个是 API 服务的依赖文件 requirements_api.txt，一个是 WebUI 服务的依赖文件 requirements_webui.txt，还有一个是整个项目的依赖文件 requirements.txt，因为我们前后端都要部署，所以我们要用整个项目的依赖文件来安装依赖：

git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git
cd Langchain-Chatchat
pip install -r requirements.txt -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple # 照例加上百度源提高下载速度

如果是第一次运行本项目，需要通过以下命令来初始化知识库：

$ python init_database.py --recreate-vs

模型下载

下载 ChatGLM2-6B 和 M3E-BASE 模型，这两个模型都在 HuggingFace 上，可以直接克隆仓库：

# 开启大文件下载
git lfs install
# 下载 ChatGLM2-6B
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b
# 下载 M3E-BASE
git clone https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base

项目配置修改

模型下载完成后接着修改配置文件，新版的项目提供了一个配置文件模板model_config.py.example文件，需要将其复制一份并重命名为model_config.py，然后修改里面的配置项：

cd Langchain-Chatchat
cp configs/model_config.py.example configs/model_config.py

然后修改model_config.py文件中的配置项，将模型的路径改成你自己的路径：

embedding_model_dict = {
-  "m3e-base": "moka-ai/m3e-base",
+  "m3e-base": "/你的下载路径/m3e-base",llm_model_dict = {"chatglm2-6b": {
-       "local_model_path": "THUDM/chatglm2-6b",
+       "local_model_path": "/你的下载地址/chatglm2-6b",

LLM API 服务部署

执行以下命令启动 LLM API 服务：

python server/llm_api.py

注意： llm_api.py 中的openai_api_port端口要和configs/model_config.py中 LLM 的服务端口保持一致，否则接口调用会报错。另外如果你是在 AutoDL 的服务器上部署的话，服务器的8888端口会被Juypter服务占用，建议改成其他端口，代码实例如下：

# llm_api.py
openai_api_port = 7777 # 如果你是用AutoDL服务器的话，这个端口不要用8888# configs/model_config.py"chatglm-6b": {"local_model_path": "/你的下载地址/chatglm-6b","api_base_url": "http://localhost:7777/v1",  # 这里的端口要和上面的openai_api_port保持一致"api_key": "EMPTY"
},

服务启动后，实际会启动 3 个子服务，端口分别是8888（上面我们改成了7777）、20001、20002，其中8888端口的服务是 LLM 的接口服务，里面提供了文本推理、embedding、token 检查等接口，跟 OpenAI 的接口十分相似。其他 2 个端口的服务我理解是对 LLM 服务的一些监控和管理。

如果启动服务后发现调用接口异常，可以在本地通过 curl 命令对8888端口的服务进行测试。

API 服务部署

执行以下命令启动 API 服务：

python server/api.py

这个服务主要提供了 Langchain Chatchat 的功能接口，包括 LLM 问答、知识库问答、知识库管理等接口。同样地，我们也可以通过 curl 命令对该服务进行测试，服务的端口默认是 7861。

WebUI 服务部署

最后是启动 WebUI 服务，执行以下命令启动 WebUI 服务，默认的端口号是8501，可以通过--server.port参数来修改端口：

streamlit run webui.py --server.port 6006

我在启动 WebUI 服务时还遇到一个问题，就是启动服务时报了protobuf这个依赖包版本不对的错误，导致 Web 服务启动失败，后面我将protobuf的版本降级成了3.20.3就可以正常启动了。

启动后可以通过浏览器访问 WebUI 服务，界面如下所示：

其他未测试的部署方式

因为项目新版本才刚发布，我还没有对所有部署方式进行试用，比如对于 API 服务，除了单独启动服务外，还有一个api_allinone.py的文件，我理解是用来同时启动 LLM API 服务和 API 服务的。还有一个webui_allinone.py的文件，应该是用来同时启动所有服务的。这些功能可以让我们更加方便的部署项目，大家可以自行验证这些部署方式。

由于新版本刚发布，新版本的功能可能存在不少问题，在项目的 issue 区可以看到大量新版本的问题，包括服务启动不起来，或者是启动起来之后 Web 页面没有反应等问题，这些问题应该都是可以解决的，只是需要再给项目团队一些时间。

总结

AI 知识库问答系统是一个很有前景的方向，它是对传统知识库系统的一种升级，相信在未来会有很多垂直领域的公司会用到这个技术。从 Langchain Chatchat 项目的发展过程上来看，项目从原来的一个 demo 级别的项目，逐渐向一个完整的产品迈进，在架构、UI 界面、LLM 集成方面也在不断完善，我相信这是一个未来可期的项目。而对于那些还在用老版本的小伙伴，建议尽快升级到新版本，因为项目团队以后的主要精力都会放在新版本的开发上，老版本的功能可能不会再更新了。

关注我，一起学习各种人工智能和 AIGC 新技术，欢迎交流，如果你有什么想问想说的，欢迎在评论区留言。

参考:

[3] https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat/releases/tag/v0.2.0_

[4]FastChat: https://github.com/lm-sys/FastChat

[5]GanymedeNil/text2vec-large-chinese: https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese

[6]moka-ai/m3e-base: https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base