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...
如我的服务器地址为192.168.5.65,加上程序输出的URL,结合后为:192.168.5.65:7860,访问结合后的地址即可使用。 LangChain-ChatGLM2-6B的配置方法 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...
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下文...
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、...
git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.git 安装依赖 代码语言:javascript 复制 cd langchain-ChatGLM pip install-r requirements.txt 下载模型 Embedding 模型 代码语言:javascript 复制 git clone https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese $PWD/text2vec ...
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:基于 ChatGLM-6B 搭建个人专属知识库261 赞同 · 44 评论文章 ...
首先,让我们了解一下LangChain和ChatGLM2-6B的基本概念。LangChain是一个基于区块链技术的知识共享平台,它通过智能合约实现了知识的确权、共享和交易。用户可以在LangChain上创建自己的知识库,与他人分享自己的知识和经验。同时,LangChain的智能合约功能还可以实现知识的交易和价值流转,让知识的价值得到更充分的发挥。
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"...
LangChain+向量数据库+ChatGLM2 LLM+向量数据库方案核心 三步走实现私有知识库 1. 将私有知识库内容经过 embedding 存入向量知识库 2. 用户每一次提问,把问题也 embedding,并利用向量相关性算法(例如余弦算法)找到向量知识库最匹配的几个片段 3. 将这些片段,与用户问题一起作为 promt 提交给 LLM 回答 知识点:...
一、LangChain与ChatGLM2-6B简介 LangChain是一个开源应用程序框架,旨在简化大语言模型(LLM)应用的开发。它通过为各种LLM应用实现通用接口,连接外部数据源,并允许用户与LLM进行交互,从而降低了开发难度。ChatGLM2-6B则是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型,基于GLM架构,具有62亿参数。相比初代模型,ChatGLM2...