LangChain是一种基于图神经网络(Graph Neural Network)的语言模型,它的原理是利用图神经网络对语言的句子结构进行建模和学习。具体来说,LangChain首先将输入的句子转化为一个有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG),其中每个节点代表一个单词或标点符号,每个边代表单词之间的依赖关系。 在LangChain中,每个节点都有一...
接下来我们选择金工研报进行挂载，针对我们团队前期所挖掘的高频选股因子进行提问。由于 ChatGLM2 模型从未见过该因子的相关资料，若直接询问只会导致模型无中生有、生 搬硬套。但在 Langchain 的加持下，通过相似性匹配到对应研报段落后，模型最终给出了 非常准确的因子定义。此外，Langchain 的一大优势在于，对于大批...
LangChain是一个开源框架,允许从事人工智能的开发者将例如GPT-4的大语言模型与外部计算和数据来源结合起来。该框架目前以Python或JavaScript包的形式提供。 LangChian的六大组成成分 Models模型 Indexs索引 Prompts提示词 Chains链 Memory记忆 Agents代理 LangChain的优势 提供了统一的LLM的接口和使用 快速将本地知识导入大...
️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-> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的 top k个 -...
LLMChain是最基础的Chain,其引入一个提示模板将问题转化为提示输入模型,并输出模型的回答。 图7 LLMChain实现原理 其实现原理如图7所示,包含三步: 输入问题; 拼接提示,根据提示模板将问题转化为提示; 模型推理,输出答案。 代码文件chain_demo.py如下所示: from langchain.prompts import PromptTemplate from langchai...
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 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到 prompt 中 -> ...
langchain-chatglm原理 GLM(Generalized Linear Models)是广义线性模型的缩写,它是对线性回归模型进行扩展和推广,可以适用于更多类型的数据和问题。GLM是由McCullagh和Nelder在1982年首次提出的,它是统计学中一个重要的分析工具。 GLM的基本原理是将线性回归模型的形式扩展到一般的样本分布情况下,通过选择合适的误差分布...
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...