开源代码：基于 ChatGLM+ Langchain 增强生成(RAG)大模型知识库增强问答系统

【下载地址】开源代码基于ChatGLMLangchain增强生成RAG大模型知识库增强问答系统 本项目提供了一个基于 ChatGLM 和 Langchain 的开源代码，用于实现检索增强生成（RAG）大模型知识库增强问答系统。该系统旨在通过结合大语言模型和应用框架，实现对本地知识库的问答应用。我们的目标是建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/2ff6a

项目介绍

本项目提供了一个基于 ChatGLM 和 Langchain 的开源代码，用于实现检索增强生成（RAG）大模型知识库增强问答系统。该系统旨在通过结合大语言模型和应用框架，实现对本地知识库的问答应用。我们的目标是建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。

主要特点

• 开源性：本项目完全开源，方便开发者进行二次开发和定制。
• 离线部署：支持离线部署，确保数据安全和隐私保护。
• 中文支持：特别优化了对中文场景的支持，适用于中文知识库的问答应用。
• 大模型集成：基于 ChatGLM 等大语言模型，提供强大的自然语言处理能力。
• Langchain 框架：利用 Langchain 等应用框架，简化开发流程，提高系统效率。

适用场景

本项目适用于以下场景：

• 企业内部知识库问答系统
• 教育领域的知识问答平台
• 科研机构的知识库管理系统
• 个人知识库的智能问答助手

如何使用

1. 克隆仓库：首先，克隆本项目到本地。
2. 安装依赖：根据项目文档，安装所需的依赖库。
3. 配置知识库：将您的知识库数据导入系统，并进行必要的配置。
4. 运行系统：启动系统，开始使用基于本地知识库的问答功能。

贡献指南

我们欢迎社区的贡献和反馈。如果您有任何改进建议或发现了问题，请提交 Issue 或 Pull Request。我们期待与您一起完善这个项目。

许可证

本项目采用开源许可证，具体信息请参阅 LICENSE 文件。

希望通过本项目，能够帮助您构建一个高效、可靠的知识库问答系统，提升知识管理和应用的效率。

【下载地址】开源代码基于ChatGLMLangchain增强生成RAG大模型知识库增强问答系统 本项目提供了一个基于 ChatGLM 和 Langchain 的开源代码，用于实现检索增强生成（RAG）大模型知识库增强问答系统。该系统旨在通过结合大语言模型和应用框架，实现对本地知识库的问答应用。我们的目标是建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/2ff6a