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...
然后,下载 ChatGLM-6B 的预训练模型文件,通常可以从 Hugging Face 获取(https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b)。 3. 集成 LangChain 接下来,将 LangChain 框架集成到你的项目中。LangChain 提供了一系列工具来封装和链接不同的组件,包括文本生成器、对话管理器和知识库等。你可以通过继承 LangChain 的基类...
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 model:chatglm-6b和 embedding:text2vec-large-chinese:<https://www.codewithgpu.com/i/Liudapeng/langchain-ChatGLM/la...
不过有钱的小伙伴可以直接购买国外的gpu服务器来操作langchain,只需执行以下操作即可下载ChatGLM-6B-32k模型。 代码语言:javascript 复制 root@VM-0-17-ubuntu:langchain-ChatGLM# git lfs clone https://huggingface.co/THUDM/ChatGLM2-6b-32k 如果没钱的小伙伴,可以去我的百度云盘下载,这个就不保证实时更新了...
LLM 和 langchain 分开部署的最大好处就是灵活性,其实 langchain 已经是一个非常棒的设计样板了,langchain 只做资源整合,任何重存储和重计算的服务全部在远端部署,给 langchain 的应用留足生长的空间。我这个例子中的本地知识库还是文件存放,正常情况应当是建立公司层向量数据库。
ChatGLM2模型+Langchain知识库挂载 经过上文介绍,在中文能力测评中,ChatGLM2-6B 是众多大模型中表现较好的一个,同时 由于其发布时间较早,投资者对于它的认知程度也更高。我们此处以该模型为例进行部署 和 Langchain 知识库的挂载介绍。我们推荐首先使用模型 Github 官方项目的代码进行部署,在 web_demo.py 中...
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...
知识存储:将表示后的知识存储到数据库中,以便进行高效的查询和应用。 三、实战步骤 下面将详细介绍如何使用LangChain和ChatGLM3-6B构建本地知识库的实战步骤: 环境搭建:安装所需的软件和库,如Python、PyTorch等,并配置好相应的环境。 数据收集:收集相关领域的文档、文章、数据等资源,并进行整理和分类。可以使用爬虫...
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 ...
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...