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Project description
开始使用
环境配置完成后,启动步骤为先启动chatchat-server,然后启动chatchat-frontend。 chatchat可通过pypi安装一键启动,您也可以选择使用源码启动。(Tips:源码配置可以帮助我们更快的寻找bug,或者改进基础设施。我们不建议新手使用这个方式)
pypi安装一键启动
- 安装chatchat
pip install langchain-chatchat -U
工作空间配置
操作指令
chatchat-config
options:
-h, --help show this help message and exit
-v {true,false}, --verbose {true,false}
是否开启详细日志
-d DATA, --data DATA 数据存放路径
-f FORMAT, --format FORMAT
日志格式
--clear 清除配置
--show 显示配置
查看配置
chatchat-config --show ±[●●][dev_config_init]
{
"log_verbose": false,
"CHATCHAT_ROOT": "/media/gpt4-pdf-chatbot-langchain/langchain-ChatGLM/libs/chatchat-server/chatchat",
"DATA_PATH": "/media/gpt4-pdf-chatbot-langchain/langchain-ChatGLM/libs/chatchat-server/chatchat/data",
"IMG_DIR": "/media/gpt4-pdf-chatbot-langchain/langchain-ChatGLM/libs/chatchat-server/chatchat/img",
"NLTK_DATA_PATH": "/media/gpt4-pdf-chatbot-langchain/langchain-ChatGLM/libs/chatchat-server/chatchat/data/nltk_data",
"LOG_FORMAT": "%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s",
"LOG_PATH": "/media/gpt4-pdf-chatbot-langchain/langchain-ChatGLM/libs/chatchat-server/chatchat/data/logs",
"MEDIA_PATH": "/media/gpt4-pdf-chatbot-langchain/langchain-ChatGLM/libs/chatchat-server/chatchat/data/media",
"BASE_TEMP_DIR": "/media/gpt4-pdf-chatbot-langchain/langchain-ChatGLM/libs/chatchat-server/chatchat/data/temp",
"class_name": "ConfigBasic"
}
模型服务配置
如果您已经有了一个openai endpoint的能力的地址,可以在configs._model_config.py
文件中MODEL_PLATFORMS直接配置
- platform_name 可以任意填写,不要重复即可
- platform_type 以后可能根据平台类型做一些功能区分,与platform_name一致即可
- 将框架部署的模型填写到对应列表即可。不同框架可以加载同名模型,项目会自动做负载均衡。
自定义平台加载
可以通过 model_providers 提供转换不同平台的接口为openai endpoint的能力
配置CHATCHAT_ROOT文件夹configs中的
model_providers.yaml
文件,即可完成自定义平台加载
vim model_providers.yaml
注意: 在您配置平台之前,请确认平台依赖完整,例如智谱平台,您需要安装智谱sdk
pip install zhipuai
详细配置请参考README.md
初始化知识库
chatchat-kb -r
启动服务
chatchat -a
模型?
chatchat 0.3版本中,为保证平台、模型、及本地服务的兼容,在保证可扩展性的同时,
我们对模型的加载进行了重新设计. chatchat 0.3之后的版本,我们将分离模型加载和服务启动. 您可以使用提供了`openaiEndpoint`任何服务,
可以在`configs._model_config.py`文件中MODEL_PLATFORMS直接配置
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Source Distribution
Built Distribution
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Hashes for langchain_chatchat-0.3.0.20240612.1.tar.gz
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | f6b0582ad1d9747557c0adeccddbb726c21dfbd676f653bcf724e78f53b732d3 |
|
MD5 | b310983806b024c24a366b4814a110bf |
|
BLAKE2b-256 | 7e7046f4325bb37a35a53ec7820deeb71fcd4cc45747c86b47671efbe0031134 |
Close
Hashes for langchain_chatchat-0.3.0.20240612.1-py3-none-any.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 9959be9e36e0f9db905d4abcdb47cc23129e50b4c617a5446c76d6612150c5a7 |
|
MD5 | 42ba0ed4cf34b53393bef924c7e6f449 |
|
BLAKE2b-256 | 245316ed8f1919dd59f272c82272dd3c8513faf730c76db94ac5400f79a03c67 |