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Chat2Anything是面向企业内部环境的大模型(LLM)知识库问答系统，它具备以下功能：

• 包含客户端(Chat2Anything)与后台管理系统(Chat2Anything Admin)，其中后台管理系统负责大模型知识库的创建与管理，用户可通过上传Excel、Word、PDF等文件向大模型添加企业内部知识(Langchain机制)；管理系统包含完整的用户权限、角色、组织、数据字典管理等功能

• 支持ChatGPT、ChatGLM、Vicuna等主流大模型，用户可随时切换大模型；当使用ChatGLM、Vicuna时，整套系统可实现完全私域部署，企业数据100%内部流转

• 支持业务系统数据库接入，手动/自动选择查询分析涉及的表，根据用户问题描述Text2SQL(待完善)，查询结果自动执行并可视化(待开发)

  
  

1. 本地配置ChatGLM (https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B) / Vicuna (https://github.com/lm-sys/FastChat) 等大模型，如使用ChatGPT，在Chat2Anything/configs/openai_config.py文件中配置OPENAI_API_KEY和OPENAI_API_BASE

2. 运行controller:

   python3 -m fastchat.serve.controller

3. 运行model_worker (ChatGLM-6B, 推荐ChatGLM2-6B (https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B)):

   python3 -m fastchat.serve.model_worker_chatglm --model-path /path/to/model/weights

   or

   运行model_worker (vicuna):

   python3 -m fastchat.serve.model_worker --model-path /path/to/model/weights

4. 运行client web server

   python3 -m fastchat.serve.chat2anything_web_server

   如使用ChatGPT, 添加启动参数 --add-chatgpt

5. 基本测试环境

   Ubuntu 20.04 CUDA 11.7 Python 3.9 PyTorch 1.13
   Tesla V100 32GB * 1

1. 数据库(MySQL)配置:

   # MySql配置信息
     MYSQL_HOST=数据库地址
     MYSQL_PORT=数据库端口
     MYSQL_DATABASE=chat2anything_db
     MYSQL_USERNAME=账户
     MYSQL_PASSWORD=密码
     
   # 密钥配置
     SECRET_KEY='一定要改'

2. 模型相关配置:

   # model_config.py
     embedding_model_dict = {
     'text2vec": "/Path/to/text2vec-large-chinese',
    }
     
   # 密钥配置
     VECTOR_ROOT_PATH = os.path.join('/Path/to/Chat2Anything', 'vector_stores')

3. 数据库初始化:

     flask db init
     flask db migrate
     flask db upgrade
     flask admin init

4. 运行:

     # Windows
     run.bat
   
     # Linux
     chmod +x run.sh
     ./run.sh
   
     # 管理员默写账户密码
     admin 123456

Appreciate the following contributions:

• THUDM/chatglm-6b
• lm-sys/FastChat
• THUDM/chatglm2-6b
• chatchat-space/langchain-ChatGLM
• Pear Admin Flask