大语言模型(Large Language Model, LLM)是自然语言处理领域的重要突破,具有强大的语言理解和生成能力。常见的LLM包括GPT系列、BERT系列等。这些模型通过海量文本数据的训练,学会了语言的规则、语义和上下文关系,能够完成多种复杂的语言任务,如问答、翻译、文本生成等。 二、系统构建原理 基于大语言模型的本地知识库问答...
利用大模型构建本地知识库可以按照以下步骤进行🎯: 1. 数据收集:收集与你的领域相关的大量数据,包括文本、图像、视频等。2. 数据预处理:对收集到的数据进行清洗、预处理和标注,以使其适合模型的输入。3. 模型选择:选择适合你的任务的大模型,例如语言模型、知识图谱模型等。4. 模型训练:使用预处理后的数据对模...
这里先简单介绍一下知识库服务利用的RAG技术,就是把文档分割成一个个片段并转换成向量存储在向量数据库中,然后用用户的询问去向量数据库中寻找与之距离最近的向量所代表的片段,即相关性最高的片段返回给模型,与用户的询问一起组成此次对话的prompt发给模型进行提问。这个看起来简单,但受到检索算法和向量模型等诸多因素...
如下图,进入后台之后有“应用”,“知识库”,“系统管理”三大主要功能。 创建应用 主要选择 AI模型,添加模型 除了基于OpenAI、Ollama、百度千帆大模型等在线大模型快速搭建知识库问答系统,这里可以添加第三方的大模型。 本地安装Olloma MaxKB还支持与以Ollama为代表的本地私有大模型相结合,快速部署本地的知识库问答...
一、大语言模型与本地知识库的结合 大语言模型具有强大的语言处理能力和生成能力,而本地知识库则提供了丰富的领域知识和数据资源。将两者结合,可以实现知识的高效管理和应用。具体来说,大语言模型可以用于处理和分析文本数据,从中提取关键信息和实体,为知识库提供丰富的元数据和标签;而知识库则可以为模型提供训练数据和...
知识库问答是一种应用广泛的系统,可以在许多领域发挥重要作用。不过以往的系统通常是基于固定规则、相似度检索或者seq2seq模型,这类系统开发成本较高、修改也较为麻烦,尤其在数据准备过程需要耗费大量精力。 而大语言模型(LLM)的出现打破了这种局面,在LLM的加持下,无论是系统编写还是数据准备上,工作量都大大减少,可以...
大型语言模型(LLM)是自然语言处理领域的热门技术,它可以帮助我们实现各种文本生成和理解的任务。本教程将指导你如何安装和运行一个基于LLM的项目——Langchain-Chatchat。 一、前置准备 在开始安装LLM之前,请确保你的计算机满足以下基本要求: 具备一定的Python编程基础。 安装好Anaconda(一个流行的Python包管理器和环境管...
3. 在MaxKB中接入Ollama的大语言模型 第一步:登录至MaxKB系统 在1Panel应用商店的“已安装”选项卡中,找到MaxKB应用面板,点击应用名下方的“服务端口”选项打开MaxKB应用页面,即可使用默认的账户名和密码登录至MaxKB。 第二步:接入Ollama LLM模型 进入MaxKB的“系统设置”菜单,在“模型设置”页面中选择添加“O...
Langchain-Chatchat大语言模型本地知识库一键整合包 🤖️Langchain-Chatchat是一种利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用,目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。 💡Langchain-Chatchat建立了全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用,使用基于 Streamlit...
fc大语言模型部署+本地知识库 FC Invoke Start RequestId: 930989fb-8910-400d-b981-1de87e89a3e3Info: @serverless-cd/engine: 0.0.51, linux-x64, node-v14.19.2 plugin @serverless-cd/checkout has been installed plugin @serverless-cd/s-setup has been installed plugin @serverless-cd/s-deploy ...