最近，LangChain项目备受关注，成为一个极其热门的开源代码库，并且正在迅速发展中！现在我们可以利用本地知识文档作为提示，使用ChatGPT来根据这些资料回答问题！！！

 

引言：最近，LangChain项目备受关注，成为一个极其热门的开源代码库，并且正在迅速发展中！ChatGPT的训练数据集已经过时且无法联网，因此其提供的答案或数据常常不准确但现在，我们可以想象一下，利用本地知识文档作为提示，使用ChatGPT来根据这些资料回答问题。

LangChain的出现正是为了满足这一需求，这真是太棒了！LangChainLangChain是一个强大的程序开发框架，专注于协助开发人员构建端到端的应用该框架提供了一系列工具、组件和接口，方便开发人员快速构建依赖于大型语言模型（LLM）和聊天模型的应用程序。

通过LangChain，开发人员可轻松管理语言模型的交互，实现多个组件的无缝链接，还能整合额外的资源（如API和数据库）来优化开发流程接下来，我们使用一个简单的DEMO来实现如何使用LangChain结合ChatGPT的能力，打造一个私有的AI知识库。

一、准备工作获取github上开源代码git clone https://github.com/christhai/langchain-chatbot.git2.安装Python相关库直接依次执行以下命令

python3-mvenv.venvsource.venv/bin/activatepipinstall-rrequirements.txtpipinstallpypdf2二、代码参数配置其中，app.py

完整代码如下：from llama_index import SimpleDirectoryReader, LangchainEmbedding, GPTListIndex,GPTSimpleVectorIndex, PromptHelper, LLMPredictor, ServiceContext

from langchain import OpenAIimport gradio as grimport sysimport osos.chdir(r/app) # 文件路径# os.environ["OPENAI_API_KEY"] = sk-xxxxxxxxxxxxxxx

defconstruct_index(directory_path): max_input_size = 4096 num_outputs = 2000 max_chunk_overlap =

20 chunk_size_limit = 600 prompt_helper = PromptHelper(max_input_size, num_outputs, max_chunk_overlap, chunk_size_limit=chunk_size_limit)

llm_predictor = LLMPredictor(llm=OpenAI(temperature=0.7, model_name="gpt-3.5-turbo", max_tokens=num_outputs))

documents = SimpleDirectoryReader(directory_path).load_data() service_context = ServiceContext.from_defaults(llm_predictor=llm_predictor)

index = GPTSimpleVectorIndex.from_documents(documents,service_context=service_context) index.save_to_disk(

index.json)return indexdefchatbot(input_text): index = GPTSimpleVectorIndex.load_from_disk(index.json

) response = index.query(input_text, response_mode="compact")return response.responseiface = gr.Interface(fn=chatbot,

inputs=gr.inputs.Textbox(lines=7, label="请输入，您想从知识库中获取什么？"), outputs=

"text", title="AI 本地知识库ChatBot")index = construct_index("docs")iface.launch(share=

True)1.更改代码中第6、7行的项目路径以及OPENAI API TOKEN

os.chdir(r/local/langchain-chatbot)  # 自己的项目文件路径os.environ["OPENAI_API_KEY"] = sk-xxxxxxxxxxxxxxx#自己的OpenAI API key

2.把需要prompt的文档资料放到docs目录下（例如，我存放了Hadoop分布式文件系统,结构与设计_(中文).pdf、项目管理知识体系指南（PMBOK6中文版）.pdf）

三、启动/测试直接启动app.py，运行程序python3app.py2.稍等片刻

3.看到以上内容后，浏览器访问本地 http://127.0.0.1:7860 ，测试效果

完成以上，即可拥有一个属于自己的知识库。向独属于自己的私有知识库内添加更多内容吧！！！

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