基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[3]-参数配置详细版
基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[3]-参数配置详细版
在开始参数配置之前，先执行以下脚本
python copy_config_example.py该脚本将会将所有config目录下的配置文件样例复制一份到config目录下，方便开发者进行配置。 接着，开发者可以根据自己的需求，对配置文件进行修改。
1.基础配置项 basic_config.py
该配置基负责记录日志的格式和储存路径，通常不需要修改。
2.模型配置项 model_config.py
本文件包含本地 LLM 模型、本地 Embeddings 模型、在线 LLM 模型 API 的相关配置。
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本地模型路径配置。建议将所有下载的模型放到一个统一的目录下，然后将
MODEL_ROOT_PATH指定为该目录，只要模型目录名称符合下列情况之一（以 text2vec 为例），即可自动识别加载：- text2vec，即 MODEL_PATH 中的键
- GanymedeNil/text2vec-large-chinese，即 MODEL_PATH 中的值
- text2vec-large-chinese，即 MODEL_