langchain-chatglm知识库部署
时间: 2025-01-07 20:07:33 浏览: 55
### 部署 LangChain-ChatGLM 知识库教程
#### 准备工作
为了成功部署 LangChain-ChatGLM 知识库,需先安装 Miniconda 并创建合适的 Python 虚拟环境[^1]。
```bash
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
source ~/.bashrc
```
接着,创建并激活一个新的 Conda 环境:
```bash
conda create -n langchain python=3.9
conda activate langchain
```
#### 获取必要的软件包
下载 LangChain 和 ChatGLM 所依赖的相关资源。对于 embedding 处理模型,可以采用 text2vec-large-chinese 模型来增强中文语义理解能力[^5]。
```bash
git clone https://github.com/hwshuai/langchain-chatglm.git ./langchain_chatglm_repo
cd ./langchain_chatglm_repo
pip install -r requirements.txt
```
针对文本嵌入部分,则执行如下命令获取预训练好的 text2vec 模型文件:
```bash
mkdir models && cd models
git clone https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese .
```
#### 初始化配置与启动服务
完成上述准备工作之后,按照官方文档说明调整应用参数设置,并通过指定端口运行 Web 应用程序以供外部访问。
```python
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def root():
return {"message": "LangChain-ChatGLM is running"}
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```
保存以上代码至 `main.py` 文件内,在终端输入以下指令即可让服务器在线监听请求:
```bash
uvicorn main:app --reload
```
此时应该可以在浏览器地址栏键入 http://localhost:8000 来验证是否正常运作了。
#### 使用 API 或者命令行接口调用功能
除了图形界面外,还支持 RESTful API 方式以及 CLI 工具来进行交互操作。具体实现细节可参照项目仓库中的 README.md 文档获得更多信息。
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