开源代码项目：Langchain+LLM本地知识库问答系统
项目简介
本项目是一个高效的问答系统，通过集成LangChain框架与强大的语言模型如ChatGLM-6B系列，实现了在本地部署的知识库问答功能。旨在帮助用户利用本地存储的各类文档（txt、docx、md、pdf等格式）构建个性化、高效的知识检索与交互平台。此外，本系统亦兼容Belle系列及其他多种预训练语言模型，并结合了如GanymedeNil/text2vec-large-chinese、nghuyong/ernie-3.0-base-zh、nghuyong/ernie-3.0-nano-zh等先进的中文嵌入模型，以提升上下文理解和回答质量。
主要特性
- 多格式文档支持：轻松导入和处理不同类型的文本文件，涵盖日常工作中常见的文档格式。
- 强大语言模型集成：支持ChatGLM-6B系列等先进大模型，带来接近人类水平的回答能力。
- 本地化部署：无需依赖云端服务，保证数据隐私安全，同时降低运行成本。
- 自定义知识库：用户可根据需要上传和管理个人或团队的知识资料，打造专属知识问答引擎。
- 灵活的模型选择：除了推荐的模型，还兼容多种其他LLM和Embedding模型，满足不同场景需求。
- Web界面友好：提供了直观的Web UI，方便非技术用户也能轻松使用和管理系统。
快速入门
- 环境准备：确保安装有Python环境及必要的依赖库。
- 项目克隆：从GitHub上克隆项目到本地。
- 配置模型与环境：根据项目说明文档配置模型路径和其他环境变量。
- 上传知识文件：将您的文档放入指定目录并由系统自动处理。
- 启动服务：运行项目脚本，启动问答服务。
- 开始提问：通过Web界面输入问题，享受即时且精准的答案。
注意事项
- 请遵循相关模型的使用许可和版权规定。
- 系统性能受硬件配置影响，特别是内存和CPU，建议在配置较好的设备上运行。
- 定期更新和维护模型，以获取更好的性能和最新功能。
本开源项目旨在促进AI技术的应用与分享，欢迎社区贡献代码和反馈，共同推动人工智能技术的进步。无论是开发者还是终端用户，都能在这个平台上找到价值，实现知识的有效管理和交流。