从上面就能看出，其核心技术就是向量 embedding，将用户知识库内容经过 embedding 存入向量知识库，然后用户每一次提问也会经过 embedding，利用向量相关性算法（例如余弦算法）找到最匹配的几个知识库片段，将这些知识库片段作为上下文，与用户问题一起作为 promt 提交给 LLM 回答，很好理解吧。一个典型的 prompt 模板...
https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM[Star 8k] 一种利用 langchain 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...
运行前自动读取configs/model_config.py中LLM及Embedding模型枚举及默认模型设置运行模型，如需重新加载模型，可在 模型配置 Tab 重新选择后点击 重新加载模型 进行模型加载；可手动调节保留对话历史长度、匹配知识库文段数量，可根据显存大小自行调节；对话 Tab 具备模式选择功能，可选择 LLM对话 与 知识库问答 模式进行...
选择自定义服务 langchain-ChatGLM WebUI成功部署,就可以导入自己的知识库进行测试了。
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...
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。
强推!【官方教程】ChatGLM-6B部署与微调:大模型与训练技术原理与实战!——(chatglm部署、chatglm 知识库、chatglm原理)共计2条视频,包括:1.【官方教程】ChatGLM-6B 微调:P-Tuning,LoRA,Full(、支等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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prompt中 -> 提交给LLM生成回答...
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相似的top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问...
Chinese-LangChain:中文langchain项目,基于ChatGLM-6b+langchain实现本地化知识库检索与智能答案生成 https://github.com/yanqiangmiffy/Chinese-LangChain 俗称:小必应,Q.Talk,强聊,QiangTalk 🔥 效果演示 🚀 特性 🐯 2023/04/19 引入ChuanhuChatGPT皮肤 ...