6.vector_store:⽤于存储向量库⽂件,即本地知识库本体; 7.configs:配置⽂件存储。 ・安装部署 与ChatGLM 安装基本类似,git clone 之后修改模型地址到本地 chartglm-6b 的 path 启动即可,如果使用 AutoDL 平台,可用镜像一键拉起,镜像保持最新 master 版本,可体验最新功能。 最新镜像地址,已包含离线 llm m...
项目环境地址:Destination: /home/wdata/anaconda3/envs/langchain-chatglm 在当前 Python 环境中升级 pip 工具的版本 pip install --upgrade pip 7.Pytorch部署 ChatGLM-6B依赖Pytorch,所以安装cuda版本所对应的PyTorch 在langchain-chatglm的conda环境下执行: conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cu...
我们为此提供了一 套完备的解决方案：Langchain+本地化部署大语言模型 ChatGLM2-6B。我们将 Langchain中知识库挂载相关架构、模块进行了介绍，发现搭配 Langchain 后大模型的回答质量具有 明显提升，利用 ReAct 架构可以较好地充分发挥大模型的各方面性能。 随后我们针对部分开源大语言模型的各项指标进行对比，发现 GPT...
2 知识库搭建步骤 2.1 硬件需求 首先确定机器性能是否满足要求,仍然使用ChatGLM-6B模型 通过上文介绍,大家应该可以在本地跑通chatGLM-6B模型了。 2.2 环境安装 首先安装后续要用到的相关库 代码语言:javascript 复制 pip install langchain--chatGLM相关的上一篇已介绍--加载文档 pip install unstructured--解析表格...
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...
本文将介绍如何基于 ChatGLM-6B 和 LangChain 框架,实现一个本地化知识库检索与智能答案生成的系统。 ChatGLM-6B 简介 ChatGLM-6B 是由清华大学发布的一个开源中英双语对话机器人,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下...
<https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B> [Star 27.6k] 一个清华开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于GLM架构,62亿参数。可以本地安装部署运行在消费级的显卡上做模型的推理和训练。 开源10天10000stars 当天在GitHub的趋势排行第一 Huggingface下载超过100万 ...
ChatGLM-6B 部署与 P-Tuning 微调实战 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...
LangChain-ChatGLM-6B基本简介: 项目资源来源链接:基于本地知识库的 ChatGLM 问答https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM 项目原理: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 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到...
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...