看了许多材料,为了利用大模型构建以对话方式驱动的本地应用程序需要使用LangChain-chatchat,其基本介绍参考Langchain-Chatchat项目
通过查询资料，查到win上安装流程使用免费的通义千问 api 最轻量化部署Langchain-Chatchat，原以为在信创Linux系统上非常简单，但实践下来一堆坑，记录备忘吧…
需要解决几个问题
1 什么是轻量化部署
我理解是就是仅利用远程大模型，而不是调用本地大模型，根据这个思路，并检查requirement_x系列文件的实际依赖，如果需要轻量化部署需要安装
pip install -r requirements_lite.txt （全量安装则需要安装 pip install -r requirements.txt）
pip install -r requirements_api.txt
pip install -r requirements_webui.txt
1* 因为安装的过程中涉及多个较大安装包，可能会把空间不够，例如报错“No space left on device”，这是临时文件夹太小了，可以尝试自定义临时文件夹
pip install -b $HOME/AI/tmp -r requirements_lite.txt
2 关于linux适配，把requirement_x系列文件中，把python-magic-bin; sys_platform == 'win32’这行去掉，因为这仅仅是适配Win系统的选项
unstructured[all-docs] # ==0.11.8
# python-magic-bin; sys_platform == 'win32' 这行去掉
SQLAlchemy==2.0.25
3 执行python 中文报错的问题
如果按python startup.py -a --lite 执行，回报一个中文乱码的错 “… /xe3 …” 代码中中文不是用ascII编码，单个python文件很简单，每个文件头部加上 #coding=utf8就行，但是这里涉及到一连串文件，因此改为 python3 startup.py -a --lite python3会自动按uft8解释执行
4 关于sqlite3的依赖问题，
在启动时，因涉及SQLAlchemy==2.0.25，要用到sqlite3数据库，虽然大部分linux操作系统都安装了sqlite3，但python3不一定能调用，主要是缺少相关的so文件，需要安装sqlite3开发库ibsqlite3-dev。用root用户安装
sudo apt-get install libsqlite3-dev
安装成功后
找到 $HOME/python/python3.10.6/setup.py文件
然后核对该文件，以下sqlite include path是否包含了sqlite3ext.h sqlite3.h 头文件，我在下面加黑的目录里找到
sqlite_inc_paths = [ ‘/usr/include’,
‘/usr/include/sqlite’,
‘/usr/include/sqlite3’,
‘/usr/local/include’,
‘/usr/local/include/sqlite’,
‘/usr/local/include/sqlite3’,
]
然后按下列步骤重新编译
cd $HOME/python/python3.10.6/
make clean
./configure
make && make install
如果发现权限不够
则
sudo make clean
./configure
sudo make && sudo make install
编译成功后，在当前目录下用 find . -name _sqlite3.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so 可以找到这个so
然后把这个so复制到python lib目录/usr/local/lib/python3.10/lib-dynload/的目录下
5 最新的langchain-chatchat已经继承了qwen 文言一心等模型配置
配置相应的 api-key即可
启动python3 startup.py -a --lite
启动日志
自动出现界面，0.0.0.0:8501 然后可以测试对话
