ChatGLM2-6B(示例2)之本地问答知识库教程与代码 #ChatGLM #ChatGPT #LangChain #AI知识库 - 暴躁哐哐于20230720发布在抖音,已经收获了6.3万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
安装和配置好ChatGLM2-6B模型后,就可以开始使用它来搭建本地知识库了。以下是使用ChatGLM2-6B模型的步骤: 导入必要的模块和库在Python中导入必要的模块和库,例如TensorFlow或PyTorch、自然语言处理库等。这些库可以帮助您更好地处理和解析文本数据。 加载ChatGLM2-6B模型使用适当的函数加载ChatGLM2-6B模型,例如使用T...
wenda:一个大规模语言模型调用平台。 设计目标为实现针对特定环境的高效内容生成,同时考虑个人和中小企业的计算资源局限性,以及知识安全和私密性问题。为达目标,平台化集成了以下能力: 知识库:支持对接本地离线向量库、本地搜索引擎、在线搜索引擎等。 多种大语言模型:目前支持离线部署模型有chatGLM-6B\chatGLM2-6B、...
方案一:使用开源LLM本地部署和微调 方案二:基于LLM+向量数据库 LLM+向量数据库方案核心 三步走实现私有知识库 核心流程图解 官方地址: 部署流程 下载源码 安装依赖 下载模型 修改配置参数 项目启动 效果测试 使用通用LLM 使用私有知识库(上传了文档) 参考 写在前面 私有AI知识库的价值巨大。不管是个人、企业或者...
3.1 结合LangChain实现本地知识库 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 3.2 ai编程助手 ...
3.1 结合LangChain实现本地知识库 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 3.2 ai编程助手 ...
目前来看最显著的提升是减少了显存占用,对普通用户消费级显卡比较友好。此测试在笔记本1060/ 6G 上进行。 使用langchain-chatglm (版本 3fd47b0d404dedf7213a3b209b564a2163d8ff76 (HEAD -> master, tag: v0.1.13) )来加载官方int4量化模型,使用本地知识库,回答一个问题后,显存占用只达到4.4G。
本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容,再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接,实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型,最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。 Ryan_OVO 2024/01/04 6750 【玩转 GPU】搭建本地知识库--chatGLM+langchain(尝鲜篇) gpu模型chatgpt 有一天发现,在腾讯文档中想搜索之前写的东西需要...
2,较弱的多轮对话能力:ChatGLM-6B 的上下文理解能力还不够充分,在面对长答案生成,以及多轮对话的场景时,可能会出现上下文丢失和理解错误的情况。解决方式:外挂知识库的形式,例如ChatGLM-6B 结合 langchain 实现本地知识库[link](工作台 - Heywhale.com) ...
(1)本系列文章 格瑞图:GPTs-0001-准备基础环境 格瑞图:GPTs-0002-准备派森环境 格瑞图:GPTs-0003-运行 ChatGLM3 歪脖示例-01 格瑞图:GPTs-0004-运行 ChatGLM3 歪脖示例-02 格瑞图:GPTs-0005-知识库-01-部署 OneAPI 容器 格瑞图:GPTs-0006-知识库-02-部署 FastGPT 容器 格瑞图:GPTs-0007-知识库-03...