知识库问答（Knowledge Base Question Answering, KBQA）工具是一种自然语言处理技术，它允许用户通过自然语言提问，并从结构化的知识库中找到答案。这种工具通常包括一个预先构建的知识库，其中包含大量的实体、属性和它们之间的关系，以及一个能够理解用户提问并从知识库中检索答案的问答系统。
知识库问答工具的核心功能如下：
1. 理解自然语言查询：系统需要解析用户的查询，理解其意图和所涉及的关键词。
2. 知识库检索：系统在知识库中搜索相关信息，通常使用结构化查询语言（如SPARQL）在图数据库中检索。
3. 答案生成：系统从检索到的信息中提取答案，并以自然语言的形式呈现给用户。
知识库问答工具广泛应用于客户服务、企业内部信息查询、在线教育等多个领域，它可以提供快速、准确的回答，提高信息检索效率，减轻人工客服的压力。在构建和使用这类工具时，需要遵循相关法律法规和社会主义价值观，确保信息的正确性和安全性。
LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它使得应用程序能够：
具有上下文感知能力：将语言模型连接到上下文来源（提示指令，少量的示例，需要回应的内容等）
具有推理能力：依赖语言模型进行推理（根据提供的上下文如何回答，采取什么行动等）
这个框架由几个部分组成。
LangChain 库：Python 和 JavaScript 库。包含了各种组件的接口和集成，一个基本的运行时，用于将这些组件组合成链和代理，以及现成的链和代理的实现。
LangChain 模板：一系列易于部署的参考架构，用于各种任务。
LangServe：一个用于将 LangChain 链部署为 REST API 的库。
LangSmith：一个开发者平台，让你可以调试、测试、评估和监控基于任何 LLM 框架构建的链，并且与 LangChain 无缝集成。
这些产品一起简化了整个应用程序的生命周期：
开发：在 LangChain/LangChain.js 中编写你的应用程序。使用模板作为参考，快速开始。
生产化：使用 LangSmith 来检查、测试和监控你的链，这样你可以不断改进并有信心地部署。
部署：使用 LangServe 将任何链转换为 API。
LangChain 库
LangChain 包的主要价值主张是：
组件：用于处理语言模型的可组合工具和集成。无论你是否使用 LangChain 框架的其余部分，组件都是模块化的，易于使用
现成的链：用于完成高级任务的组件的内置组合
现成的链使得开始变得容易。组件使得定制现有链和构建新链变得容易。
LangChain 库本身由几个不同的包组成。
langchain-core：基础抽象和 LangChain 表达式语言。
langchain-community：第三方集成。
langchain：构成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。
LangChain 是一个开源的框架，旨在帮助开发者构建和部署语言模型的应用程序。它提供了一个模块化和可扩展的平台，使得整合多个语言模型和其他工具变得容易，从而创建更加强大和灵活的应用。
LangChain 的主要特点包括：
1. 模型集成：LangChain 支持多种语言模型，包括大型模型如 GPT-3，以及自定义模型。
2. 工具连接：LangChain 可以连接到各种工具和API，使得模型能够利用外部资源来增强其回答的准确性和实用性。
3. 记忆功能：LangChain 允许应用程序存储和检索对话历史，从而在对话中保持上下文连续性。
4. 模块化设计：LangChain 的设计是模块化的，使得开发者可以根据需要轻松地添加或替换组件。
5. 多语言支持：LangChain 支持多种编程语言，使得开发者可以使用他们熟悉的语言来构建应用程序。
LangChain 的目标是通过提供一个灵活的框架，使得开发者能够快速构建和迭代语言模型驱动的应用程序，从而推动语言模型的创新和应用。
使用步骤
1. 下载代码仓库准备基础环境
# 拉取仓库git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git# 进入目录cd Langchain-Chatchat# 安装全部依赖pip install -r requirements.txtpip install -r requirements_api.txtpip install -r requirements_webui.txt# 默认依赖包括基本运行环境（FAISS向量库）。如果要使用 milvus/pg_vector 等向量库，请将 requirements.txt 中相应依赖取消注释再安装。
2. 下载模型文件
git lfs install# 下载ChatGLM2模型git-lfs clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b# 下载文本转向量模型git-lfs clone https://huggingface.co/shibing624/text2vec-base-chinese
3. 初始化参数配置
复制配置文件
python copy_config_example.py
该脚本将会将所有config目录下的配置文件样例复制一份到config目录下，方便开发者进行配置。接着，开发者可以根据自己的需求，对配置文件进行修改。
基础配置项 basic_config.py
该配置基负责记录日志的格式和储存路径，通常不需要修改。
模型配置项 model_config.py的核心参数
MODEL_ROOT_PATH：本地模型路径配置。建议将所有下载的模型放到一个统一的目录下，然后将MODEL_ROOT_PATH指定为该目录
EMBEDDING_MODEL：文本向量化对应的模型名称，与MODEL_PATH里面的embed_model里面的key对应，key对应的value与MODEL_ROOT_PATH地址拼接形成完成的模型地址
LLM_MODELS：大语言模型的名称，与MODEL_PATH里面的llm_model里面的key对应，key对应的value与MODEL_ROOT_PATH地址拼接形成完成的模型地址
ONLINE_LLM_MODEL：在线模型API配置。在ONLINE_LLM_MODEL已经预先写好了所有支持的在线API服务，通常只需要把申请的API_KEY等填入即可。
HISTORY_LEN：历史对话轮数通常不建议设置超过10，因为这可能导致显存占用过高、速度处理慢
TEMPERATURE：通常不建议设置过高。在Agent对话模式和知识库问答中，我们强烈建议将要其设置成0或者接近于0。TEMPERATURE越高，生成内容的随机性越强
Agent_MODEL = None 我们支持用户使用“模型接力赛”的用法，即：选择的大模型仅能调用工具，但是在工具中表现较差，则这个工具作为 “模型调用工具” 如果用户设置了Agent_MODEL，则在 Agent 中，使用Agent_MODEL来执行任务，否则，使用LLM_MODEL
知识库配置项 kb_config.py
配置与知识库相关的参数，包括知识库的名称，使用的向量数据库类型，文本拆分策略，采用哪种分词器等
提示词配置项 prompt_config.py
llm_chat: 基础的对话提示词， 通常来说，直接是用户输入的内容，没有系统提示词。
knowledge_base_chat: 与知识库对话的提示词，在模板中，我们为开发者设计了一个系统提示词，开发者可以自行更改。
agent_chat: 与Agent对话的提示词，同样，我们为开发者设计了一个系统提示词，开发者可以自行更改。
prompt模板使用Jinja2语法，简单点就是用双大括号代替f-string的单大括号 请注意，本配置文件支持热加载，修改prompt模板后无需重启服务。
服务配置项 server_config.py
配置服务绑定的IP和端口，以及相应超时时间等参数
4. 初始化知识库
python init_database.py --recreate-vs
5. 加载LoRA微调后的baichuan模型
6. 启动服务
详细步骤可以参考链接
https://zhuanlan.zhihu.com/p/669523311
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张锋，微服务架构实战原创作者，拥有超过10年的软件开发和架构设计经验。他是一位热衷于探索新技术和模式的软件工程师，对微服务架构、容器技术、自动化部署等领域有深入研究。在职业生涯中，他曾任职于多家知名企业，担任过技术团队负责人，带领团队实现了一系列高并发、高可用的微服务架构项目。
张锋老师在微服务架构领域有着丰富的实践经验，他的作品《微服务架构实战》深入浅出地介绍了微服务架构的设计理念、技术栈选择、项目实践等关键环节，广受读者好评。此外，他还活跃在技术社区，分享自己的见解和心得，助力更多开发者掌握微服务架构的精髓。
