本系列第一篇，我们将从项目背景、目标定位、核心架构、使用场景出发，全面剖析 Langchain-Chatchat 项目的技术基础与应用潜力，为后续实战打下坚实基础。
一、项目简介：Langchain-Chatchat 是什么？
Langchain-Chatchat（前身为 Langchain-ChatGLM）是一个开源的本地部署智能问答系统，基于 LangChain 框架和国产大模型（如 ChatGLM、Qwen、GLM-4）构建，支持中文场景，致力于打造离线可用、安全可控的企业级知识问答系统（KBQA）。
✅ 项目亮点
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 📚 本地知识库问答（RAG） | 支持任意文档接入，自动切分、向量化、检索、生成答案 |
| 💡 LLM 模型灵活接入 | 可接入 ChatGLM、GLM-4、Qwen、Llama3、OpenAI API |
| 🧠 多 Agent 工具支持 | 支持调用数据库、文献（Arxiv）、Wolfram Alpha、Text2Image 等工具 |
| 🎛️ 多前端交互 | 提供 FastAPI 接口 + Streamlit Web UI |
| 💾 离线部署 | 完全本地运行，适配 CPU/GPU，无需联网也可运行 |
| 🔧 模块化扩展性 | 拥抱 Langchain 架构，便于自定义 Chain/Agent/工具组件 |
二、项目定位：解决哪些核心问题？
Langchain-Chatchat 聚焦以下关键痛点：
开源中文大模型应用门槛高→ 提供 ChatGLM/Qwen 等模型的统一接入封装。
构建知识库问答系统困难→ 自动完成文本切分、向量化、检索与 RAG 输出。
Agent 工具链融合复杂→ 提供可插拔式工具集成机制，一行代码添加能力。
企业数据安全问题→ 允许私有数据本地处理，摆脱对外部 API 的依赖。
国产大模型缺乏易用生态→ 构建统一的中文场景“ChatGPT 本地替代品”基础设施。
三、整体架构图与模块说明
我们用一张图概括 Langchain-Chatchat 的运行机制：
graph TDA[用户输入问题] --- B[判断是否使用 Agent ?];B --- E[Yes] --> 选择工具 --> 获取工具输出 --> X1[构造 Prompt];B --- P[No] --> L[是否使用知识库 RAG ?];L --> M[Yes] --> D[检索相关文档片段] --> X1;L --> F[No] --> X[输入 LLM];N[知识库构建流程] --- U[上传 > 切分 > 嵌入 > 存入] --> I[向量库 FAISS/Milvus/Chroma] --> D;X1 --> X --> Y[LLM 生成回答] --> Z[Web UI 展示]主要模块分层
| 层级 | 模块 | 功能说明 |
|---|---|---|
| 应用层 | Streamlit UI / FastAPI 接口 | 用户交互，调用底层服务 |
| 逻辑层 | RAG引擎 / Agent执行器 | 知识检索 / 工具推理流程 |
| 基础层 | LLM模型 / 向量库 / Embedding模型 | 模型推理、文本嵌入、文档存储 |
四、核心技术流程
Langchain-Chatchat 构建了一个完整的 RAG 管道：
🧠 RAG 检索增强生成流程
- 上传知识文件：支持 PDF、TXT、DOCX、Markdown 等格式；文本预处理：分段切分（支持自定义长度、重叠等参数）；文本向量化：使用 HuggingFace 模型（如
m3e、bge）生成嵌入；存入向量库：默认使用 FAISS，本地高性能向量检索库；top-k 检索：根据用户问题检索最相关文段；构建 Prompt：将问题 + 检索片段拼接为输入提示；交给大模型生成回答：通过本地 LLM（如 ChatGLM）生成最终回复。五、支持的模型与工具
✅ 支持的主流模型（可灵活切换）
| 模型 | 说明 |
|---|---|
| ChatGLM 系列 | 支持 ChatGLM2、ChatGLM3、GLM-4 |
| Qwen 系列 | 通义千问开源模型 |
| Llama 系列 | 支持 LLaMA2/LLaMA3 |
| OpenAI | GPT-3.5 / GPT-4 API |
🧰 支持的 Agent 工具
| 工具名称 | 功能 |
|---|---|
search_arxiv | 学术搜索（根据关键词返回文献摘要） |
text_to_image | 输入描述，生成图像（调用 stable-diffusion） |
sql_query_tool | 查询本地数据库 |
wolfram | 数学/物理公式计算、图形绘制 |
file_reader | 读取 URL、PDF 等外部信息 |
六、适用场景推荐
Langchain-Chatchat 特别适合以下场景：
- 🏢 企业内部知识库问答系统：上传规章制度、流程文件、合同文档等。🧑🏫 教育行业知识讲解系统：支持教材内容、题库文档等内容交互。🏥 医疗行业助手：本地部署医学知识问答，保障隐私。🧑🔬 科研场景文献检索/分析：结合 ArXiv 工具，构建科研助手。📊 数据分析辅助：结合 SQL 工具生成自动报表解读。
七、社区现状与发展趋势
🔧 GitHub 地址：github.com/chatchat-sp…
⭐ Star 数：超过 25K（截至 2025年7月）
📦 PyPI 安装：pip install langchain-chatchat
🧪 已被 Intel IPEX-LLM 集成为 CPU 部署范式参考
🚀 未来趋势：
- 多 Agent 任务链支持（LangGraph 接入）多用户、权限隔离功能完善插件系统化（用户可通过 YAML 注册自定义工具）
✅ 小结
Langchain-Chatchat 是一个高度模块化、灵活部署、安全可控的本地中文智能问答系统。它结合了 LangChain 的强大能力、国产大模型的语义理解优势，以及向量搜索的检索增强机制，已成为构建 RAG/Agent 智能体的理想起点。
