关键要点
- Langchain-Chatchat(github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat)是一款基于 LangChain 框架的免费开源自托管 RAG 与 Agent 应用——不是可下载的终端用户应用
- 原名 langchain-ChatGLM;随着模型支持范围超出 ChatGLM,于 2023 年 8 月更名为 Langchain-Chatchat
- 采用 Apache-2.0 许可,已通过 GitHub 仓库的 LICENSE 文件确认
- 支持通过可插拔后端——Xinference、Ollama、LocalAI、FastChat、One API——或云端 API 接入 ChatGLM、Qwen、Llama 等模型
- 截至本评测(2026-09-18),GitHub star 数超过 38,600,fork 数超过 6,200,未解决 issue 26 个;仓库未被归档
- 最新的 GitHub 标记版本为 v0.3.1(2024 年 7 月 12 日);仓库最近一次推送为 2025 年 11 月 10 日——最新提交活动与最新版本标记之间存在明显差距
📍 简单一句话
Langchain-Chatchat 是一款基于 LangChain 的免费开源自托管 RAG 与 Agent 框架,原名 langchain-ChatGLM,可针对 ChatGLM、Qwen、Llama 等模型或云端 API 执行本地知识库问答,没有任何付费套餐。
💬 简单来说
与其为托管式文档问答服务付费,不如用 Langchain-Chatchat 在自己的服务器上安装一个免费工具:它会读取你的文档,将其拆分成可检索的片段,然后用你选择的 AI 模型来回答相关问题——可以是运行在你自己硬件上的本地模型,也可以是你用自己密钥接入的云端 API。
📌注: 本评测是 Langchain-Chatchat 在本地 LLM 软件目录中条目的深度配套文章——可在该页面一览它与数十款其他本地 AI 工具的对比。
Langchain-Chatchat 是什么?
Langchain-Chatchat 是一款基于 LangChain 框架构建的免费开源自托管应用,用于本地知识库检索增强生成(RAG)与 Agent 工作流。 其 GitHub 仓库描述称,这是一个基于 LangChain 以及 ChatGLM、Qwen、Llama 等模型的 RAG 与 Agent 应用。它最初于 2023 年 4 月左右以 langchain-ChatGLM 的名义发布,专门围绕 ChatGLM-6B 模型构建,随后在 2023 年 8 月随着模型支持范围扩大而更名为 Langchain-Chatchat。
- 产品类型:一款自托管 Web 应用(基于 Streamlit 的界面),配有 Python 包和 Docker 镜像——不是可下载的终端用户二进制文件
- 开发方:chatchat-space GitHub 组织
- 仓库:github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat,创建于 2023 年 3 月 31 日
- 许可证:Apache-2.0,已通过仓库的 LICENSE 文件确认
- 规模:截至本评测(2026-09-18),GitHub star 数超过 38,600,fork 数超过 6,200,未解决 issue 26 个;仓库未被归档
- 起源:一个中国发起的开源项目,README 为中英双语,最初围绕 ChatGLM 模型家族构建,目前已通过可插拔后端支持 Qwen、Llama 等模型
Langchain-Chatchat 的项目历史与版本里程碑
自 2023 年最初仅支持 ChatGLM-6B 的版本发布以来,Langchain-Chatchat 经历了多次架构调整,不过自 2024 年年中以来,其发布节奏已明显放缓。
- 1v0.1.0 — 约 2023 年 4 月:以 langchain-ChatGLM 之名首次发布
Why it matters: 项目的起点:一款专门围绕单一模型 ChatGLM-6B 构建的本地知识库问答应用。 - 2更名为 Langchain-Chatchat — 2023 年 8 月,v0.2.0 引入 FastChat 集成
Why it matters: 标志着项目从一款仅支持 ChatGLM 的工具,转向更广泛的多模型后端框架。 - 3v0.2.5 — 2023 年 10 月:新增 Agent 功能
Why it matters: 在原有的 RAG 问答流程之外,引入了使用工具的 Agent 式工作流。 - 4v0.2.8 — 2023 年 12 月 1 日
Why it matters: v0.2.x 系列中的一次增量标记发布。 - 5v0.2.9 — 2023 年 12 月 31 日
Why it matters: 收尾 2023 年的一次增量标记发布。 - 6v0.2.10 — 2024 年 1 月 25 日
Why it matters: v0.3.0 架构调整之前,v0.2.x 系列的最后一个版本。 - 7v0.3.0 — 2024 年 6 月 20 日:项目自身的更新日志将其描述为“新架构”
Why it matters: 应用架构的一次重大内部重构。 - 8v0.3.1 — 2024 年 7 月 12 日:本评测找到的最新 GitHub 标记版本
Why it matters: 截至本评测,这是最新的版本标记——尚未发现更新的标记版本。
Langchain-Chatchat 实际能做什么?
Langchain-Chatchat 的核心功能是本地知识库 RAG 流程:将你的文档拆分成片段,转换为向量嵌入,通过相似度检索找出与给定问题最相关的片段,再交给 LLM 生成回答。
- 本地知识库 RAG 流程:文本切分 → 向量化 → 相似度匹配 → LLM 生成回答
- Agent 支持,尤其针对 ChatGLM3 与 Qwen 模型进行了优化,适用于使用工具的多步骤工作流
- 多种可插拔的模型服务后端:Xinference、Ollama、LocalAI、FastChat,以及“One API”集成,可自行选择由哪个推理服务器运行模型
- 多模态支持:图像对话与文生图能力
- 数据库/SQL 对话(“与你的数据库聊天”)功能,可用自然语言查询结构化数据
- 基于 Streamlit 构建的 Web 界面,支持多个会话同时进行
使用示例:Langchain-Chatchat 的三种用法
以下是基于上文所述 Langchain-Chatchat 已有功能构建的具体工作流,而非假设性的用例。
安装 Langchain-Chatchat
Langchain-Chatchat 通过 pip 或 Docker 安装;由于它以自托管 Web 应用的形式运行,而非终端用户桌面应用,因此不存在按操作系统区分的可下载二进制文件。
Source | Link |
|---|---|
| GitHub 仓库(源代码,Apache-2.0) | github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat |
PyPI 包(pip install langchain-chatchat -U) | pypi.org/project/langchain-chatchat |
Docker 镜像(docker pull chatimage/chatchat) | hub.docker.com/r/chatimage/chatchat |
| 最新标记版本(v0.3.1,2024 年 7 月 12 日) | GitHub Releases |
项目自身的文档强烈建议生产环境采用 docker-compose 部署,而非单纯的 pip 安装。如果使用 Xinference 后端,请专门安装附加组件:`pip install "langchain-chatchat[xinference]" -U`。由于命令可能随版本更新而变化,部署前请直接在仓库中核实最新的安装说明。
Langchain-Chatchat 是免费的吗?
是的——Langchain-Chatchat 免费且开源,本评测未发现单独的付费套餐。 它采用 Apache-2.0 许可,已通过仓库的 LICENSE 文件确认,本评测也未发现由官方运营的托管/云端版本——你需要自行安装并运行它。
- Langchain-Chatchat 本身不收取订阅费、许可费,也不设使用上限
- 自托管:你需要提供自己的服务器/硬件,仅需为该基础设施付费;如果选择云端后端而非本地模型,还需额外承担云端模型 API 的费用
- Apache-2.0 许可证允许商业使用、修改与再分发,但须遵守许可证中标准的署名与声明条款
Langchain-Chatchat 对比 RAGFlow
Langchain-Chatchat 与 RAGFlow 都是自托管的开源 RAG 应用,但两者在处理文档、回答问题的方式上采取了不同的路径。
主要定位
- Langchain-Chatchat:
- 直接基于 LangChain 框架构建的本地知识库 RAG 与 Agent 工作流
- RAGFlow:
- 以文档理解为核心的 RAG——详情请参见专门的 RAGFlow 评测
模型后端灵活性
- Langchain-Chatchat:
- 可插拔后端:Xinference、Ollama、LocalAI、FastChat、One API,或云端 API
- RAGFlow:
- 其自身的后端支持请参见 RAGFlow 评测
多模态支持
- Langchain-Chatchat:
- 图像对话与文生图能力
- RAGFlow:
- 详情请参见 RAGFlow 评测
SQL/数据库对话
- Langchain-Chatchat:
- 有——专门的“与数据库对话”功能
- RAGFlow:
- 详情请参见 RAGFlow 评测
维护节奏
- Langchain-Chatchat:
- 最新标记版本 v0.3.1(2024 年 7 月);仓库最近一次推送在 2025 年 11 月
- RAGFlow:
- 当前发布节奏请参见 RAGFlow 评测
许可证
- Langchain-Chatchat:
- Apache-2.0
- RAGFlow:
- 许可证请参见 RAGFlow 评测
此表反映的是 Langchain-Chatchat 自身已核实的事实;关于 RAGFlow 的具体说法,请直接阅读 RAGFlow 评测,而非仅依赖本摘要。
谁适合使用 Langchain-Chatchat?
Langchain-Chatchat 是否适合你,取决于你是否想要一个基于 LangChain 构建的免费自托管 RAG 与 Agent 框架,以及其近期放缓的发布节奏是否符合你的使用场景。
竞品与替代方案
在自托管 RAG 与文档问答这一细分领域中,Langchain-Chatchat 与 RAGFlow、LlamaIndex、Haystack、MaxKB 处于同一阵营。
RAGFlow
- Best known for:
- 具备深度、布局感知型文档理解的自托管 RAG
- Link:
- RAGFlow 评测
关于RAGFlow的文章(4篇)
- RAGFlow Review 2026: Citation-Grade RAG for Complex Documents更新于 2026年9月2日
- Langchain-Chatchat Review 2026: Self-Hosted RAG and Agent Framework更新于 2026年9月18日
- MaxKB Review 2026: Self-Hosted RAG Platform for DeepSeek and Qwen更新于 2026年9月12日
- Best RAG Tools for Business Documents 2026: Local & Private AI Compared更新于 2026年8月26日
其他提及:
LlamaIndex
- Best known for:
- 用于将 LLM 连接到自有数据的通用开源 RAG/数据框架
- Link:
- LlamaIndex 评测
关于LlamaIndex的文章(10篇)
- LlamaIndex Review 2026: Code-First RAG Framework, Not a No-Code Builder更新于 2026年9月2日
- Chroma Review: Open-Source Vector Database for AI and RAG更新于 2026年9月18日
- Milvus Review 2026: The Open-Source Vector Database for Local RAG更新于 2026年9月18日
- Qdrant Review 2026: The Self-Hosted Vector Database for RAG更新于 2026年9月18日
- Dify Review 2026: Open-Source LLMOps Platform vs. LangChain, Flowise更新于 2026年9月2日
- Flowise Review 2026: Visual LangChain Workflow Builder Is Shutting Down更新于 2026年9月2日
- Haystack Review 2026: deepset's RAG Framework vs. LangChain and LlamaIndex更新于 2026年9月2日
- RAGFlow Review 2026: Citation-Grade RAG for Complex Documents更新于 2026年9月2日
- txtai Review 2026: The Embedded Vector Database That Skips the Server更新于 2026年9月2日
- Best Local RAG Tools in 2026: Open WebUI, LlamaIndex, and LangChain更新于 2026年8月28日
另有15篇未显示
Haystack(deepset)
- Best known for:
- 由 deepset 打造的开源 RAG 与搜索流程框架
- Link:
- Haystack 评测
MaxKB
- Best known for:
- 自托管知识库问答平台,同样源自中国
- Link:
- MaxKB 评测
关于MaxKB的文章(3篇)
- MaxKB Review 2026: Self-Hosted RAG Platform for DeepSeek and Qwen更新于 2026年9月12日
- Vane Review 2026: Self-Hosted AI Answering Engine (Formerly Perplexica)更新于 2026年9月14日
- Onyx Review 2026: Self-Hosted Enterprise Search and RAG (Formerly Danswer)更新于 2026年9月12日
其他提及:
此列表反映的是在自托管 RAG/文档问答细分领域中常被拿来与 Langchain-Chatchat 比较的工具,并非 PromptQuorum 独立的排名——完整目录请参见本地 LLM 软件目录,选择前请核实每款工具当前的功能与许可证。
评估 Langchain-Chatchat 时的常见误区
关于 Langchain-Chatchat 的大多数误解,源于它的命名沿革、对其发布节奏的错误假设,或它与所依赖的 LangChain 框架之间关系的混淆。
常见问题
Langchain-Chatchat 是什么?
Langchain-Chatchat(github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat)是一款基于 LangChain 框架的免费开源自托管 RAG 与 Agent 应用,在 2023 年 8 月更名前曾叫 langchain-ChatGLM。
Langchain-Chatchat 是免费的吗?
是的。它采用 Apache-2.0 许可,本评测未发现单独的付费套餐、托管云服务或商业支持计划。
如何安装 Langchain-Chatchat?
可通过 pip(pip install langchain-chatchat -U;若使用 Xinference 后端则为 `pip install "langchain-chatchat[xinference]" -U)或 Docker(docker pull chatimage/chatchat`)安装。项目自身的文档强烈建议生产环境采用 docker-compose 部署。
Langchain-Chatchat 使用什么许可证?
Apache-2.0,已通过 GitHub 仓库的 LICENSE 文件确认。
Langchain-Chatchat 支持哪些模型和后端?
通过可插拔后端——Xinference、Ollama、LocalAI、FastChat,以及“One API”集成——或云端 API,支持 ChatGLM、Qwen、Llama 等模型。
Langchain-Chatchat 是否仍在积极维护?
本评测发现,其最新标记版本(v0.3.1,2024 年 7 月 12 日)与最近一次仓库推送(2025 年 11 月 10 日)之间约相隔 16 个月。虽然存在持续的提交活动,但自 2024 年年中以来,发布节奏已明显放缓——请直接在 GitHub 上核实当前状态。
Langchain-Chatchat 与 LangChain 本身有什么区别?
Langchain-Chatchat 构建于 LangChain 框架之上,但它是一款拥有独立仓库、界面与功能集的独立 RAG 与 Agent 应用,而不是通用型 LangChain 库本身。
Langchain-Chatchat 支持中文和 ChatGLM 吗?
支持。该项目最初(以旧名 langchain-ChatGLM)围绕 ChatGLM 模型家族构建,拥有中英双语 README,至今仍是一个源自中国的开源项目。
Langchain-Chatchat 支持 SQL/数据库对话吗?
支持,它内置了专门的“与数据库对话”功能,可用自然语言查询结构化数据。
Langchain-Chatchat 由谁维护?
chatchat-space GitHub 组织维护着该项目的正规仓库。