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...
LangChain是一个开源的自然语言处理框架,它提供了丰富的工具和API,方便开发者进行自然语言处理任务的开发。ChatGLM2-6B则是一个基于Transformer的大型预训练语言模型,拥有60亿参数,能够生成高质量的自然语言文本。结合LangChain和ChatGLM2-6B,我们可以构建一个功能强大的知识问答系统,实现个性化的知识管理和应用。 二、...
之前教过大家利用langchain + ChatGLM-6B实现个人专属知识库,非常简单易上手。最近,智谱 AI 研发团队又推出了 ChatGLM 系列的新模型ChatGLM2-6B,是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本,性能更强悍。 树先生之所以现在才更新 ChatGLM2-6B 知识库教程,是想等模型本身再多迭代几个版本,不至于刚出的教程很...
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 -> 匹配出的文本作为上...
将langchain-ChatGLM目录下的configs2中LLM 名称:LLM_MODEL = "chatglm-6b"中的chatglm-6b改为chatglm2-6b,即可运行,其他运行或修正方法同langchain-ChatGLM。 以上就是我在配置并使用LangChain-ChatGLM-6B中得到的报告,希望可以帮到大家。欢迎发私信与我共同讨论更多该领域的知识!
四.集成至langchain 使用langchain可以快速基于LLM模型开发一些应用。使用LLMs模块封装ChatGLM2-6B,请求我们的模型服务,主要实现_call函数,可以参考如下代码: import json import time import base64 import struct import requests import numpy as np from pathlib import Path ...
“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。 ...
在知名的 langchain-ChatGLM 项目中,作者实现了一个可以基于本地知识库检索结果生成 Prompt Template 的Agent - LocalDocQA, 源码如下: class LocalDocQA: llm: BaseAnswer = None embeddings: object = None top_k: int = VECTOR_SEARCH_TOP_K chunk_size: int = CHUNK_SIZE chunk_conent: bool = True ...
路径"\langchain\langchain-ChatGLM\configs\model_config.py" 2.1添加int4段落,比如模型路径是D:/aipackrunner/langchain/chatglm2-6b-int4 === "chatglm2-6b-int4": { "name": "chatglm2-6b-int4", "pretrained_model_name": "THUDM/chatglm2-6b-int4", "local_model_path"...
简介:之前教过大家利用 langchain + ChatGLM-6B 实现个人专属知识库,非常简单易上手。最近,智谱 AI 研发团队又推出了 ChatGLM 系列的新模型 ChatGLM2-6B,是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,性能更强悍。树先生之所以现在才更新 ChatGLM2-6B 知识库教程,是想等模型本身再多迭代几个版本,不至于...