下面通过使用LangChain与ChatGLM实现本地知识库外挂,主要分为如下几步:启动ChatGLM ApiServer服务、加载文档与文本分割、文本向量化与文本内嵌、通过LangChain将LLM与向量库Retriever(检索器)关联、绑定gradio; 由于网络原因在此过程中会下载nltk_data数据集与Embedding模型,自动下载可能不会成功,可手动下载...
LangChain中有很多已有的链,例如:LLMChain、SequentialChain(顺序链)、ConversationChain(对话链)、RetrievalQA(检索型问答)、ConversationalRetrievalChain(对话式检索问答)。 通过RetrievalQA实现基于本地知识库的问答,实现流程如下: 首先定义语言模型和本地知识库的加载; 然后通过RetrievalQA.from_llm函数构造链的实例knowle...
整合本地知识库与LangChain:使用LangChain提供的工具和函数,将本地知识库与问答系统整合起来。这包括定义知识库的数据结构、编写查询接口以及实现知识库与问答系统的交互逻辑。 训练与微调ChatGLM模型:利用ChatGLM的强大生成能力,对模型进行训练或微调,使其更好地适应本地知识库。这可以通过使用本地知识库中的数据进行...
创建虚拟环境(这样不会污染本地的原始环境) 1 进入命令行 2 创建环境&激活环境 conda create -n langchain python=3.10 conda activate langchain 3 激活环境后,会有你的环境名称为开头,然后pip安装库 pip install requests torch langchain chromadb sentence_transformers unstructured pdfminer.six fastapi uvicorn ...
在之前的 ChatGLM 微调训练的实验中,由于数据量较小,调试效果并不理想。同时,数据需要符合 Prompt 的 jsonl 格式,而短时间内整理出合适的项目训练数据并不容易。然而,在社区中了解到了langchain基于本地知识库的问答功能,这或许我也可以自己搭建一个本地知识库,直接
本文分享自华为云社区《【云驻共创】LangChain+ChatGLM3实现本地知识库,转华为云ModelArts,实现大模型AI应用开发》,作者:叶一一。 一、前言 现如今,大语言模型发展到达了一个新高度,其应用场景也是适用于千行百业。而华为云EI更是具备了全栈AI能力,其提供的ModelArts是一站式AI开发平台,可帮助开发者智能、高效地创...
同时若出现网络不稳定,我们也可以手动从 Huggingface 官网下载至本地。目前多 数大模型都选择将其参数文件开源在 Huggingface 网站,其余模型也可以同样方式进行部 署。Langchain 知识库挂载及应用案例 为更符合投研实际需求,我们将全市场的研报按照大类进行向量化处理后,通过 Langchain 实现挂载,并设计出了不同适用...
三、基于LangChain+ChatGLM3的本地知识库 3.1 ChatGLM3介绍 ChatGLM3 是一个基于Transformer的预训练语言模型,由清华大学KEG实验室和智谱AI公司于2023年共同训练发布。 基本原理: 将大量无标签文本数据进行预训练,然后将其用于各种下游任务,例如文本分类、命名实体识别、情感分析等。 ChatGLM3-6B 是ChatGLM3系列中...
https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM/blob/master/README.md 如上图,本地知识库搭建的流程如下: (1-2)准备本地知识库文档目前支持 txt、docx、md、pdf 格式文件,使用Unstructured Loader类加载文件,获取文本信息,loader类的使用参考https://python.langchain.com/en/latest/modules/indexes/documen...
本文将详细介绍如何利用这两个工具,通过简单的步骤搭建一个高效的本地问答系统。 一、LangChain与ChatGLM3简介 1. LangChain LangChain是一个开源框架,它允许开发者将大语言模型(如GPT-4)与外部计算和数据来源无缝结合。LangChain通过其六大组件(Models、Indexs、Prompts、Chains、Memory、Agents)提供了一个强大的...