这里就为langchain-chatglm创建一个单独的python虚拟机环境,名字叫:langchain-chatglm,后面会在该环境中安装跑langchain-chatglm的所有依赖。 conda create -n langchain-chatglm --clone base (注:因为是离线安装这里选择clone的方式创建,直接创建会报错) conda env list (获取环境列表) conda activate langchain-...
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 -> ...
2、LangChain-ChatGLM 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...
2、LangChain-ChatGLM <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 ->...
三、结合LangChain实现本地知识库 1、LangChain: https://github.com/hwchase17/langchain[Star 45k] ⽤于开发由语⾔模型驱动的应⽤程序的基础框架,是一个链接面向用户程序和LLM之间的中间层,可以理解成是一个lib。 · 简介原理 · 主要功能
通过结合 ChatGLM-6B 的文本生成能力和 LangChain 的检索功能,你可以实现一个智能问答系统。当用户输入一个问题时,系统首先使用 LangChain 的检索功能在知识库中查找相关的文本段落,然后将这些段落作为上下文输入到 ChatGLM-6B 中,以生成准确的回答。 6. 测试和优化 完成系统的搭建后,进行充分的测试以确保其稳定性...
git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.gitcd langchain-ChatGLM 3.3.2、配置Python虚拟环境 确认您已经安装了 Python 3.8.13,可以在终端或命令行中输入 python3 -V 来检查。python3.8 -m venv env38 其中 env38 是您为该虚拟环境取的名字,可以根据需要自行更改。激活虚拟环境。
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...
最近发现一个,比较好的中文项目,langchain,langchain主要是集成chatglm等大模型,进行知识库检索,对知识库的要求是相关内容的文本即可,不需要是知识图谱的形式,笔者第一时间体现了一把。 首先要说的是,目前这个项目在 python3.7及以下是有问题的(巨坑),需要使用python3.8以上,作者使用的python3.9,搞个虚拟环境就可以...
“经过前期的探索和准备,我们终于迈出了第一步:使用ChatGPT和 LangChain这些强大的工具,初步完成了专属知识库的搭建。” 01 — 继昨天部署 ChatGLM2-6B 成功后,工程落地实践|国产大模型 ChatGLM2-6B 阿里云上部署成功,今天继续向“专属知识库”的目标前进。 ...