本地常识库开源项目选型分析

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[size=18.0000pt]本地常识库开源项目选型分析

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[size=10.5000pt]随着大语言模型（LLM）的兴起，构建和利用本地常识库的需求日益增长。本文将先容几个流行的开源项目，包括Langchain-Chatchat、FastGPT、Anything-LLM 和 RAGflow，并[size=10.5000pt]结合[size=10.5000pt]它们的优缺点[size=10.5000pt]进行选型分析[size=10.5000pt]。
[size=10.5000pt]Langchain-Chatchat一种利用 [size=10.5000pt]langchain[size=10.5000pt] 思想实现的基于本地常识库的问答应用，目标希望建立一套对中文场景与开源模型支撑友好、可离线运行的常识库问答解决方案。
[size=10.5000pt]FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的常识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！
[size=10.5000pt]AnythingLLM 是最容易使用的全能 AI 应用程序，它可以进行检索增强生成（RAG）、AI 代理等多种功能，无需编写代码或担心基础设施问题。
[size=10.5000pt]RAGFlow 是一个基于深度文档理解的开源检索增强生成（RAG）引擎。当与大语言模型（LLM）集成时，它能够提供准确的问题回答能力，并由来自各种复杂格式数据的可靠引用支撑。
[size=10.5000pt]几个项目的对比如下：

项目	GitHub Url	开源协议	优点	缺点	Stars
Langchain-Chatchat	https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat	Apache-2.0	强大的对话功能，易于扩展	学习曲线较陡，文档支撑一般	31.3k
FastGPT	https://github.com/labring/FastGPT	FastGPT Open Source License	快速部署，资源要求低	功能简单，社区支撑一般	17.1k
Anything-LLM	https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm	MIT	多功能，高度灵活	功能简单，社区支撑一般	23.2k
RAGflow	https://github.com/infiniflow/ragflow	Apache-2.0	优越的 RAG 性能，端到端	资源要求高，配置复杂	17.9k

[size=10.5000pt]实际进行项目选型时，要根据需要进行选择，如果要进行二次开发，建议选择Langchain-Chatchat，因为当前LLM应用最主流的开发框架是Langchain。