Important
开始源码部署前, 请先阅读容器化部署文档 README_docker_install 来简单了解各配置文件的主要作用以及前端使用.
Warning
为避免依赖冲突, 请将 LangGraph-Chatchat 和模型部署框架如 Xinference 等放在不同的 Python 虚拟环境中, 比如 conda, venv, virtualenv 等.
如果您是想要使用源码启动的用户,请直接拉取 master 分支代码
git clone https://github.com/chatchat-space/LangGraph-Chatchat.git
LangGraph-Chatchat 使用 Poetry 进行环境管理。
conda create -n chatchat python=3.12
pip install poetry
如果有问题, 请查看文档: Poetry 安装文档
进入主项目目录,并安装 LangGraph-Chatchat 依赖
cd LangGraph-Chatchat/chatchat-server
poetry install --with lint,test -E xinference
pip install -e .
# 如果要用 text2sql 的 graph, 需要安装 `mysqlclient` 此其他虚拟环境请按照各自支持的方式下载 mysqlclient
#conda install mysqlclient
Note
Poetry install 后会在你的虚拟环境中 site-packages 路径下生成一个 chatchat-<version>
.dist-info 文件夹带有 direct_url.json 文件,这个文件指向你的开发环境
当开发环境中所需的依赖库发生变化时,一般按照更新主项目目录(LangGraph-Chatchat/chatchat-server/
)下的 pyproject.toml 再进行 poetry update 的顺序执行。
2.1 如果您在开发时所使用的 IDE 需要指定项目源代码根目录,请将主项目目录(LangGraph-Chatchat/chatchat-server/
)设置为源代码根目录。
2.2 执行下面命令之前,请先创建数据目录(存知识库数据和配置文件), 例如: /path/to/chatchat_data, 然后执行下面命令配置环境变量.
# linux 或 macos
export CHATCHAT_ROOT=/path/to/chatchat_data
# windows
set CHATCHAT_ROOT=/path/to/chatchat_data
配置项均为 yaml
文件,具体作用参考 README_docker_install。
Warning
这个命令会清空数据库、删除已有的配置文件,如果您有重要数据,请备份。
执行以下命令初始化项目配置文件和数据目录:
cd LangGraph-Chatchat/chatchat-server
python chatchat/cli.py init
cd LangGraph-Chatchat/chatchat-server
python chatchat/cli.py kb --recreate-vs
如需使用其它 Embedding 模型,或者重建特定的知识库,请查看 python chatchat/cli.py kb --help
了解更多的参数。
Warning
进行知识库初始化前,请确保已经启动模型推理框架及对应 embedding
模型, 且已完成模型接入配置.
出现以下日志即为成功:
----------------------------------------------------------------------------------------------------
知识库名称 :samples
知识库类型 :faiss
向量模型: :bge-large-zh-v1.5
知识库路径 :/Users/chatchat/Desktop/chatchat_data/data/knowledge_base/samples
文件总数量 :12
入库文件数 :12
知识条目数 :755
用时 :0:00:40.071413
----------------------------------------------------------------------------------------------------
总计用时 :0:00:40.074613
cd LangGraph-Chatchat/chatchat-server
python chatchat/cli.py start -a