Langchain-Chatchat
Erstellen Sie Offline-RAG- und Agent-Anwendungen mit Langchain und Modellen wie ChatGLM.
Offline-First RAG- und Agenten-Anwendungsframework für Open-Source-LLMs.
Mit Langchain-Chatchat können Sie private, lokale Wissensdatenbank-Frage-Antwort- und Agenten-Workflows mit Open-Source-Modellen wie ChatGLM, Qwen und Llama erstellen. Es wurde für Entwickler und Organisationen entwickelt, die RAG-Anwendungen vollständig offline mit Frameworks wie Ollama, Xinference und LocalAI ausführen möchten.
Was es ist
Es verbindet Langchain mit lokalen Modellinferenz-Frameworks, um Dokumentenverarbeitung, Textaufteilung, Vorkundigung bzw. Vektorisierung und semantische Suche über FAISS und andere Datenbanken zu handhaben. Das Release 0.3.x fügt erweiterte Agenten-Funktionen hinzu, die Tool-Aufrufe, Websuche, Datenbankabfragen und multimodalen Bild-Chat unterstützen.
Für wen
Es eignet sich für Entwickler und IT-Teams, die eine private, selbst gehostete RAG-Plattform auf Basis von Open-Source-Gewichten benötigen, ohne Daten an APIs von Drittanbietern zu senden. Es ist nicht geeignet für nicht-technische Benutzer, die einen sofort einsatzbereiten gehosteten SaaS-Kundensupport-Bot suchen, ohne lokale Modellserver zu verwalten.
Wichtige Funktionen
Lokale RAG-Pipeline
Implementiert das Laden von Dokumenten, Textaufteilung, Vektorisierung und Ähnlichkeitssuche vollständig offline.
Agent-Tool-Aufrufe
Optimiert für ChatGLM3 und Qwen, um dynamisch Websuche, Datenbankabfragen und benutzerdefinierte Tools aufzurufen.
Multi-Framework-Unterstützung
Integriert sich in Xinference, LocalAI, Ollama und FastChat für ein flexibles Modell-Deployment.
Streamlit WebUI
Bietet eine integrierte Webschnittstelle mit Unterstützung für mehrere Sitzungen und benutzerdefinierte System-Prompts.
Startklar in 3 Schritten
Unser ehrliches Fazit
Stärken
- Ermöglicht vollständig offline und private Wissensdatenbank-Deployments.
- Unterstützt moderne Open-Source-Modelle wie Qwen2, GLM-4 und Llama 3.
- Enthält integrierte Unterstützung für Datei-RAG, Datenbank-Chat und multimodale Bildaufgaben.
- Kompatibel mit mehreren Model-Serving-Backends einschließlich Ollama und Xinference.
Schwächen
- Erfordert erhebliche Hardwareressourcen wie GPUs, um große Sprachmodelle lokal zu hosten.
- Erfordert technische Kenntnisse zur Konfiguration von Model-Serving-Frameworks, Embeddings und Vektordatenbanken.
- Die Einrichtung umfasst die Verwaltung mehrerer Abhängigkeiten über Python, FastAPI und Streamlit.
Preise & Lizenz
Kostenlos unter seiner Open-Source-Lizenz. Die einzigen Kosten sind der Betrieb Ihrer eigenen Hardware-Infrastruktur und der GPU-Server, die zum Hosten der Sprachmodelle erforderlich sind.
Stellen für Deutschsprachige
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Alternativen
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FAQ
Kann ich dies ohne Internetverbindung ausführen?
Ja, es ist für vollständig Offline- und Air-Gapped-Umgebungen unter Verwendung lokaler Modelle und Embeddings konzipiert.
Welche Modellinferenz-Frameworks werden unterstützt?
Es unterstützt Ollama, Xinference, LocalAI und FastChat für die lokale Inferenz neben OpenAI-kompatiblen APIs.
