在大模型技术快速发展的今天，如何实现基于本地知识库的高效问答，同时保证数据隐私与离线可用，成为许多开发者和企业关注的焦点。今天为大家介绍一款开源、可离线部署的RAG与Agent应用项目——Langchain-Chatchat，它或许能满足你的需求。
项目简介：从开源出发，构建本地化智能问答方案
Langchain-Chatchat（前身为Langchain-ChatGLM）是一个基于ChatGLM等大语言模型与Langchain等应用框架实现的开源项目。其核心目标是建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可完全离线运行的知识库问答解决方案。
不同于依赖在线API的服务，该项目支持全部使用开源模型实现离线私有部署，既能保护数据安全，又能摆脱网络环境限制。无论是个人开发者进行技术研究，还是企业搭建内部智能问答系统，都能从中受益。
核心能力：不止于问答，功能全面升级
经过多版本迭代，Langchain-Chatchat的功能已十分丰富，尤其在0.3.x版本中，带来了诸多突破性提升：
- 多元模型支持：兼容GLM-4-Chat、Qwen2-Instruct、Llama3等主流开源大语言模型，可通过Xinference、Ollama、FastChat等框架接入，同时支持OpenAI GPT等在线API调用。
- 强大的Agent能力：针对ChatGLM3和Qwen等模型优化，能自动选择工具完成复杂任务，也支持手动选择工具或直接调用参数，灵活适配不同场景。
- 丰富的交互场景：涵盖基础LLM对话、知识库问答、搜索引擎集成、文件对话（支持BM25+KNN等多种检索方式）、数据库对话、多模态图片对话等，满足多样化需求。
- 便捷的知识库管理：提供完善的本地知识库管理功能，支持文件加载、文本分割、向量存储等全流程操作，让知识沉淀与复用更高效。
技术原理：揭秘本地知识库问答的实现逻辑
Langchain-Chatchat的实现原理清晰易懂，主要流程包括：
1. 文件处理：加载各类文件并提取文本内容； 2. 文本预处理：将文本分割为合适长度的片段，便于后续处理； 3. 向量化：将文本片段与用户问句分别转化为向量； 4. 相似匹配：在文本向量库中匹配与问句向量最相似的top k个片段； 5. 生成回答：将匹配到的文本作为上下文，与问题一起传入大模型，生成最终回答。
这种基于向量检索与大模型结合的方式，既保证了回答的相关性，又充分利用了大模型的理解与生成能力。
快速上手：多种部署方式任你选
无论是想快速体验还是深入开发，Langchain-Chatchat都提供了便捷的部署方案：
- pip安装部署：适合快速启动，通过简单的命令即可完成安装与运行；
- 源码安装部署：便于开发者进行二次开发与定制，需克隆仓库并配置环境；
- Docker部署：简化环境配置，通过容器化方式快速部署应用。
未来展望：持续进化的开源生态
作为一个活跃的开源项目，Langchain-Chatchat已历经多个重要里程碑：从2023年4月的0.1.0版本支持基础知识库问答，到2024年6月0.3.0版本带来全新架构，项目不断迭代升级，目前已获得超过20K stars。
未来，项目将持续扩充对各类模型及工具的支持，进一步优化性能与用户体验。如果你对开源项目感兴趣，无论是提交bug报告、贡献代码还是参与讨论，都欢迎加入这个充满活力的社区。
如果你也在寻找一款灵活、开源、可离线部署的知识库问答解决方案，不妨试试Langchain-Chatchat，或许它就是你正在寻找的工具。
