Windows 本地部署 LangChain 完整教程
liuian 2025-06-08 22:32 15 浏览
本文以 LangChain-Chatchat 0.3.1 为例,支持中文对话、知识库问答和本地模型推理。
一、环境准备
1. 硬件与系统要求
- 操作系统:Windows 10/11(推荐)
- Python 版本:3.10(兼容性最佳)
- GPU 支持(可选):NVIDIA 显卡(CUDA 12.1 或更高)显存 ≥ 8GB(运行 7B 参数模型,如 ChatGLM3-6B)存储空间:≥30GB(模型文件 + 依赖库)
2. 安装基础工具
- Anaconda:管理 Python 环境(官网下载)
- Git:拉取代码仓库(官网下载)
- CUDA Toolkit(GPU 用户):
- bash
- 复制
- pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
二、部署流程
1. 创建虚拟环境
bash
复制
conda create -n langchain python=3.10
conda activate langchain
2. 安装依赖包
bash
复制
pip install "langchain-chatchat[xinference]" -U # 核心框架 + 推理引擎[1,8](@ref)
pip install sentence-transformers chromadb # 向量数据库与嵌入模型[3](@ref)
3. 配置项目目录
- 设置数据存储路径(避免中文路径):
- cmd
- 复制
- set CHATCHAT_ROOT=D:\LangChain-Data # Windows 环境变量[1,8](@ref)
- 初始化配置文件:
- bash
- 复制
- chatchat init # 生成 configs 目录和默认配置[8](@ref)
4. 下载与配置模型
- 推荐模型:对话模型:ChatGLM3-6B、Qwen-7B-Chat
- 嵌入模型:BAAI/bge-large-zh(中文语义向量)
- 操作步骤:从 HuggingFace 下载模型(需 Git LFS):
- bash
- 复制
- git lfs install git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b
- 将模型文件放入目录:
- 复制
- %CHATCHAT_ROOT%/models/chatglm3-6b/
- 修改配置文件 configs/model_config.py:
- python
- 复制
- "llm_model": { "chatglm3-6b": "D:\\LangChain-Data\\models\\chatglm3-6b" # 替换为实际路径 }
5. 配置向量数据库(知识库)
python
复制
# configs/kb_config.py
VS_TYPE = "Chroma" # 使用轻量级 ChromaDB[3](@ref)
EMBEDDING_MODEL = "bge-large-zh" # 中文嵌入模型
6. 启动服务
bash
复制
python startup.py -a # 启动全部模块(API+WebUI)
- 访问地址:http://127.0.0.1:8501
https://example.com/langchain-webui.png (Web 交互界面示意图)
三、高级功能配置
1. 加载本地知识库
- 将文档(PDF/TXT)放入 knowledge_base 目录
- 重建向量库:
- bash
- 复制
- python init_database.py --recreate-vs # 重新生成向量索引[8](@ref)
2. 多模型切换
编辑 configs/model_config.py,支持同时加载多个模型:
python
复制
LLM_MODELS = ["chatglm3-6b", "qwen-7b-chat"] # 模型列表
四、常见问题排查
问题类型 | 解决方案 |
CUDA 版本不匹配 | 安装 CUDA 12.1 并重装 PyTorch:pip install torch==2.3.1+cu121 |
端口冲突(8501) | 修改 configs/server_config.py 中的 WEBUI_PORT 值 |
模型加载失败 | 检查模型路径是否含空格或中文;确认 bin 文件完整 |
依赖冲突 | 使用虚拟环境;重装依赖:pip install --force-reinstall "xinference[all]" |
内存不足 | 启用模型量化(INT8/INT4),修改模型加载参数: |
五、优化建议
- GPU 加速:使用 llama-cpp-python 替代默认推理引擎(支持 GGML 量化模型)
bash
复制
pip install llama-cpp-python --force-reinstall --upgrade --no-cache-dir
- 减少显存占用:选择量化模型(如 Qwen-7B-Chat-Int4)
- 知识库分块优化:调整 chunk_size=500、chunk_overlap=100(避免信息丢失)
提示:完成部署后,通过 http://localhost:8501 测试问答功能,上传文档至知识库体验私有数据检索。遇到问题可查看 logs 目录下的错误日志定位原因。
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