一、LLM与本地知识库的互补优势 LLM的强大之处在于其能够处理和理解大规模的自然语言数据,从而生成合理的文本。然而,在处理特定领域或本地化的问题时,LLM可能会遇到挑战。例如,对于某个地区的文化、习俗或专业知识,LLM可能无法准确理解或生成相关内容。这时,本地知识库就能发挥重要作用。它包含了大量关于特定领域或地...
2.1 核心步骤:如何通过LangChain+LLM实现本地知识库问答 2023年7月,GitHub上有一个利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用:langchain-ChatGLM (这是其GitHub地址,当然还有和它类似的但现已支持Vicuna-13b的项目,比如LangChain-ChatGLM-Webui ),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...
20分钟轻松搭建本地知识库,如何使用Ollama+FastGPT快速搭建属于自己的免费本地知识库 2576 96 7:53 App 10分钟学会AnythingLLM搭建本地私有知识库,零成本的开源项目,本机运行一键安装的全流程,草履虫都能学会~ 2199 37 2:00 App RAG 知识库实战:基于知识图谱+知识库大模型对话聊天系统(附教程) 1392 76 22:25...
在正式让LLM生成回答之前,我们可以使用少量样本提示来帮助判断用户的query是否属于我们支持的任务领域。如果不属于支持的领域,我们将不会要求LLM生成答案,而是直接回复用户我们事先准备好的拒绝消息。但这种方法可能会受到提供的样本与用户query之间的相关性以及LLM的能力的影响,因此可能无法实现完美的结果(至少目前我们的团...
有可用的GPU,因为LLM训练和推理通常需要大量的计算资源。 二、创建Python环境并安装依赖 打开命令行工具,使用Anaconda创建一个新的Python环境,并命名为llm: conda create --name llm python=3.11 激活新创建的环境: conda activate llm 安装PyTorch及其相关的库,并指定CUDA版本(这里以CUDA 12.1为例): pip3 install ...
llm实现本地知识库的技术方案 针对本地知识库的实现,可以考虑以下技术方案: 1. 数据存储,可以使用关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL)或者非关系型数据库(如MongoDB、CouchDB)来存储知识库的数据。选择合适的数据库取决于数据的结构和访问模式。 2. 后端开发,可以使用Java、Python、Node.js等语言来开发后端服务,处理...
本地知识库部署:AnythingLLM 安装和使用指南 #大模型 #ai #gpt - 余汉波于20240522发布在抖音,已经收获了1.1万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
使用Ollama +Qwen+ AnythingLLM 解读本地文档 无痛搭建本地私有知识库 1.2万 89 06:00 App 【Dify+Deepseek】手把手教你搭建一个强大的AI翻译工作流,实现直译、纠错和意译的完美结合,一次性搞定所有翻译需求!大模型|LLM|Deepseek 3.1万 113 22:41 App DeepSeek+Vscode+Cline零成本打造媲美Cursor的AI编辑器...
LLM实战 Iama3tenchanted本地知识库问答测试#上热门 #人工智能 #大模型 #aigc #大模型即将改变世界 - AI-人工智能技术于20240517发布在抖音,已经收获了27.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
ollama是一个开源的大型语言模型服务工具,它允许用户在自己的硬件环境中轻松部署和使用大规模预训练模型。 Ollama 的主要功能是在Docker容器内部署和管理大型语言模型(LLM),使得用户能够快速地在本地运行这些模型。 Ollama官网地址:https://ollama.com/