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项目地址：

https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat

快速上手

1. 环境配置

• 首先，确保你的机器安装了 Python 3.8 - 3.11 (我们强烈推荐使用 Python3.11)。

$ python --version
Python 3.11.7

接着，创建一个虚拟环境，并在虚拟环境内安装项目的依赖

# 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.txt 
$ pip install -r requirements_api.txt
$ pip 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。

请注意，LangChain-Chatchat 0.2.x 系列是针对 Langchain 0.0.x 系列版本的，如果你使用的是 Langchain 0.1.x 系列版本，需要降级您的Langchain版本。

2， 模型下载

如需在本地或离线环境下运行本项目，需要首先将项目所需的模型下载至本地，通常开源 LLM 与 Embedding 模型可以从 HuggingFace 下载。

以本项目中默认使用的 LLM 模型 THUDM/ChatGLM3-6B 与 Embedding 模型 BAAI/bge-large-zh 为例：

下载模型需要先安装 Git LFS ，然后运行

$ git lfs install
$ git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b
$ git clone https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh

3. 初始化知识库和配置文件

按照下列方式初始化自己的知识库和简单的复制配置文件

$ python copy_config_example.py
$ python init_database.py --recreate-vs

4. 一键启动

按照以下命令启动项目

$ python startup.py -a

5. 启动界面示例

如果正常启动，你将能看到以下界面

1. FastAPI Docs 界面

1. Web UI 启动界面示例：

• Web UI 对话界面：

• Web UI 知识库管理页面：

注意

以上方式只是为了快速上手，如果需要更多的功能和自定义启动方式 ，请参考Wiki