一、部署环境
操作系统：Windows 10
python：3.10
Langchain-Chatchat v0.3.1
二、部署过程
搭建 conda 虚拟环境
下载 conda
https://www.anaconda.com/download
安装 conda
下载安装时建议以管理员身份运行
配置 PATH
测试 conda
打开 cmd ，输入：conda --help
安装配置成功
创建虚拟环境
chatchat 支持 python 3.8 -> 3.11，这里创建一个 3.10 环境
conda create -n chatchat python=3.10常用 conda 命令
# 激活环境
conda activate
# 退出环境
conda deactivate
# 列出所有环境
conda env list
# 删除环境
conda env remove -n 环境名配置 ollama 环境
下载安装 ollama
修改模型存储位置
新建一个系统变量，用于存储 Ollama 模型位置
下载模型
下载 deepseek-r1 7b
https://ollama.com/library/deepseek-r1:7b
ollama run deepseek-r1:7b
下载一个向量模型
https://ollama.com/quentinz/bge-large-zh-v1.5
ollama pull quentinz/bge-large-zh-v1.5
搭建 chatchat 环境
https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat
在 chatchat 的虚拟环境中，安装 chatchat
pip install langchain-chatchat -U新建一个目录，进行 chatchat 项目初始化
chatchat init
初始化成功后在项目目录中修改model_settings.yaml 文件，LLM模型设置 deepseek-r1:7b，Embedding设置 bge-large-zh-v1.5
配置 model_setting.yaml
初始化知识库
chatchat kb -r启动服务
chatchat start -a启动成功，可以进行对话或建立本地知识库对话
三、部署问题
启动Langchain-Chatchat 时遇到以下问题：
解决方法：
查看httpx版本
pip list
如果 httpx==0.28.0 是不行的，需要0.27.2版本才可以，重新安装后就不会报错了
pip install --force-reinstall httpx==0.27.2知识库文档向量转换问题： Resource averaged_perceptron_tagger not found
解决方法：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/907981580
ollama pull 下载模型超时
解决方法：
- 代理的问题：尝试设置网络代理
set http_proxy=http://127.0.0.1:7890
set https_proxy=http://127.0.0.1:7890- SSL 证书问题：该错误可能与 SSL 证书问题有关，例如自签名证书。如果您处于可以信任证书的受控环境中，则可以考虑将 --insecure 标志与 ollama pull 命令一起使用，以绕过 SSL 证书验证。但是，请谨慎使用这种方法，因为它可能会使您面临安全风险。
ollama pull quentinz/bge-large-zh-v1.5 --insecurehttps://github.com/ollama/ollama/issues/3504
四、参考资料
https://blog.csdn.net/ANONYMOUSLAI/article/details/145611994
