ChatGLM-6B:是由清华大学与智谱AI共同研发的开源中文对话大模型,具备强大的语言理解和生成能力,能够处理各种中文自然语言任务,包括但不限于文本生成、文本分类、问答系统等。 LangChain:是一个灵活的、可组合的NLP和机器学习工具库,旨在通过模块化的方式,将各种NLP工具和模型(如ChatGPT、LLaMA等)串联起来,实现复杂的...
2. ChatGLM-6B + LangChain 2.1 继承langchain.llms.base.LLM新建GLM类 2.2 实例化llm对象&加载模型 2.3 配合langchain输出 2.4 输出 作者当前搭建了GPT平替网站:Hi-GPT - 人工智能,触手可及 目标:原始使用ChatGLM-6B可接受的文字长度有限,打算结合LangChain实现长文本生成摘要. 方法: step1:自定义一个GLM继...
LangChain + ChatGLM2-6B 构建知识库 LangChain 知识库技术原理 目前市面上绝大部分知识库都是 LangChain + LLM + embedding 这一套，实现原理如下图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为...
今天树先生教大家无需微调就能实现垂直领域的专业问答，利用 ChatGLM-6B + langchain 实现个人专属知识库，非常简单易上手。技术原理 项目实现原理如下图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为...
LangChain是一个围绕大型语言模型构建的开源框架,提供了丰富的功能和工具,帮助开发者快速构建聊天机器人、生成式问答(GQA)、摘要等应用。通过LangChain,开发者可以轻松地实现与大型语言模型的交互,并利用其强大的推理能力为用户提供服务。 三、构建个人专属知识库 结合ChatGLM-6B和LangChain,我们可以搭建一个个人专属知识...
1.Langchain简介 1.1本地知识库问答的原理图 1.2项目Git地址 GitHub.comgithub.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM#%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93%E7%9A%84-chatglm-%E7%AD%89%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%BA%94%E...
LangChain-ChatGLM2-6B的配置方法 将langchain-ChatGLM目录下的configs2中LLM 名称:LLM_MODEL = "chatglm-6b"中的chatglm-6b改为chatglm2-6b,即可运行,其他运行或修正方法同langchain-ChatGLM。 以上就是我在配置并使用LangChain-ChatGLM-6B中得到的报告,希望可以帮到大家。欢迎发私信与我共同讨论更多该领域的...
我们 选用其中表现较好的 ChatGLM2-6B 进行部署，以 Langchain 的框架将我们收集到的部分研 报进行向量化并挂载。最终在多个实际投研场景下进行测试，发现模型的回答相较于之前 的原模型有了大幅提升，能够在多篇文档中找到问题所在段落并进行整合、输出。因此， 将 Langchain 与 ChatGLM 结合后的模型是低成本提升...
大模型时代来临!ChatGLM-6B+LangChain与训练及模型微调教程来啦,还不学你就落后啦!!!强烈推荐共计9条视频,包括:1.【官方教程】ChatGLM + LangChain 实践培训、2.1.1_LangChain_Intro_v02.zh_gpt_subtitl、3.2.2_LangChain_L1_v02.zh_gpt_subtitled等,UP主更多精彩视
ChatGLM2-6B 使用了GLM的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等数据集上的性能取得了大幅度的提升,在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。 更长的上下文:基于FlashAttention...