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...
检查langchain-ChatGLM默认使用的模型,打开configs/model_config.py ,可以看到支持的模型列表: 代码语言:javascript 复制 root@VM-0-17-ubuntu:langchain-ChatGLM# vim configs/model_config.py llm_model_dict={..."ChatGLM-6B":{"name":"ChatGLM-6B","pretrained_model_name":"/root/prj/ChatGLM-6B/THU...
langchain-ChatGLM是一个基于本地知识的问答机器人,使用者可以自由配置本地知识,用户问题的答案也是基于本地知识生成的。github链接为:GitHub – imClumsyPanda/langchain-ChatGLM: langchain-ChatGLM, local knowledge based ChatGLM with langchain | 基于本地知识的 ChatGLM 问答。 二、以淘宝衣服为例,测试问答...
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...
本方案的实现原理如下: 通过PAI-EAS的预置镜像,一键拉起ChatGLM-WebUI的应用服务。 通过预置的LangChain插件,快速集成企业内业务的知识库文件(支持配置.txt、.md、.docx、.pdf格式的文件),将业务文件通过向量化的方法一键集成到向量存储检索库中。LangChain首先将输入的用户数据进行自然语言处理并作为大模型的知识库存...
今天主要讲langchain在文档embedding以及构建faiss过程时是怎么实现的。 二、源码入口 langchain中对于文档embedding以及构建faiss过程有2个分支, 1.当第一次进行加载文件时如何生成faiss.index 2.当存在faiss.index时 下面也分别从这2个方面进行源码解读 if len(docs) > 0: logger.info("文件加载完毕,正在生成向量...
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...
三、基于LangChain+ChatGLM3的本地知识库 3.1 ChatGLM3介绍 ChatGLM3 是一个基于Transformer的预训练语言模型,由清华大学KEG实验室和智谱AI公司于2023年共同训练发布。 基本原理: 将大量无标签文本数据进行预训练,然后将其用于各种下游任务,例如文本分类、命名实体识别、情感分析等。 ChatGLM3-6B 是ChatGLM3系列中...