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Windows 本地部署 LangChain 完整教程

liuian 2025-06-08 22:32 30 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

  1. 将文档(PDF/TXT)放入 knowledge_base 目录
  2. 重建向量库:
  3. bash
  4. 复制
  5. 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:
quantization: 8


五、优化建议

  1. 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

  1. 减少显存占用:选择量化模型(如 Qwen-7B-Chat-Int4)
  2. 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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