Langchain-Chatchat
不活跃简介
Langchain-Chatchat 是一个基于 Langchain 和多种大语言模型的本地知识库 RAG 与 Agent 应用平台，支持 ChatGLM、Qwen、Llama 等模型，提供对话、知识库管理、Agent 调用等功能。
核心特性
- 本地知识库问答 — 基于 Langchain 实现文档加载、文本分割、向量化和语义检索，支持 BM25+KNN 混合检索
- 多模型推理框架接入 — 支持 Xinference、Ollama、FastChat、LocalAI 等框架，接入 GLM-4、Qwen2、Llama3 等模型
- Agent 工具调用 — 针对 ChatGLM3 和 Qwen 优化，支持多工具自动选择、单工具参数解析、手动工具调用和多模态图片对话
- 数据库对话 — 通过自然语言查询 SQL 数据库，支持 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库交互
- WebUI 多会话管理 — 基于 Streamlit 的 Web 界面，支持多会话、自定义系统提示词、ARXIV 文献和 Wolfram 查询
- 全离线私有部署 — 完全使用开源模型和向量数据库，支持 Ollama/Xinference 本地部署，无需联网
适用场景
💡 企业内部知识库 — 上传公司文档构建私有知识库，员工通过自然语言查询内部政策、产品手册和技术规范
💡 离线数据分析 — 在无网络环境下，通过本地模型和数据库对话功能完成数据查询和分析报告生成
💡 多模态文档问答 — 上传图片和文档，使用 Qwen-VL 等多模态模型进行视觉问答和文档理解
💡 学术文献检索 — 集成 ARXIV 和 Wolfram，辅助研究人员进行论文检索和数据计算
💡 定制化 Agent 服务 — 为不同业务场景构建专用 Agent，如客服机器人、技术支持助手
快速开始
```bash
pip install langchain-chatchat
chatchat init
# 编辑 configs/model_config.py 配置模型
chatchat kb -n my_knowledge # 创建知识库
chatchat webui # 启动 WebUI
# 访问 http://localhost:8501
```