1.2 langchain-ChatGLM流程介绍 langchain-ChatGLM项目就是参考了Langchain的思路,我们一起看下langchain-ChatGLM搭建本地知识库的流程。 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: ...
以某大型科技企业为例,该企业利用ChatGLM与LangChain技术构建了本地知识库,实现了内部知识的有效管理和共享。员工可以通过简单的自然语言查询,快速获取所需信息,提高了工作效率和创新能力。同时,该企业还根据实际需求对知识库进行了定制化开发,如增加权限管理、数据可视化等功能,进一步提升了知识库的应用价值。 六、展望...
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...
准备本地知识库:将知识库整理成适合问答系统的格式,如JSON、CSV或数据库。 2. 整合LangChain和ChatGLM 使用LangChain框架,创建一个新的LLM应用程序。 将ChatGLM模型集成到应用程序中,作为问答系统的核心组件。 3. 数据处理和索引 对本地知识库进行预处理,提取关键信息并构建索引。 使用LangChain提供的数据处理工具,...
pip install "langchain-chatchat[xinference]" -U 使用模型推理框架并加载模型,这里用到的是Xinference。 【注意】为避免依赖冲突,请将 Langchain-Chatchat 和模型部署框架如 Xinference 等放在不同的 Python 虚拟环境中,比如 conda, venv, virtualenv 等。
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...
本系统基于LangChain和ChatGLM构建,主要包括以下几个部分: 知识库:存储各种领域的知识和信息,是问答系统的数据源。 预处理模块:对用户提问进行预处理,包括分词、去停用词、词干提取等,以提高后续处理的准确性。 检索模块:利用LangChain的搜索功能,在知识库中检索与用户提问相关的信息。 生成模块:基于ChatGLM的生成能力...
其中,LangChain和ChatGLM3作为开源且功能强大的工具,为构建本地知识库问答系统提供了极大的便利。本文将详细介绍如何利用这两个工具,搭建一个高效的本地问答系统。 一、LangChain与ChatGLM3简介 LangChain: LangChain是一个基于Python的开源框架,它允许开发者将大语言模型(如GPT-4、ChatGLM3等)与外部计算和数据来源...
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...
使用langchain-chatchat搭建知识库原理 ️langchain-chatchat一种利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用,目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。 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...