# OpenAI API的基本地址 (注意这里其实是本地部署的 ChatGLM3 模型服务地址)openai_api_base="http://127.0.0.1:8000/v1"# ChatOpenAI 模型的配置llm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k",streaming=True,temperature=0.1,).configurable_alternatives(# 为字段设置标识符# 在配置最终可运行时,我们可以使用此...
由于以上的一些局限性,大模型可能会生成虚假信息。为了解决这个问题,需要给大模型外挂一个知识库,这样大模型在回答问题时便可以参考外挂知识库中的知识,也就是 RAG 要做的事情。 三、RAG 的流程 RAG 的中文名称是检索增强生成,从字面意思来理解,包含三个检索、增强和生成三个过程。 检索: 根据用户的查询内容,从...
为了测试ChatGLM3-6B在RAG能力上的表现,我们可以进行以下对比测试: 准确度测试:对比ChatGLM3-6B在不同数据集上的准确率,以评估其在回答问题时的可靠性。 速度测试:测量ChatGLM3-6B在不同设备上的运行速度,以评估其在处理请求时的效率。 知识库测试:通过对比ChatGLM3-6B在不同知识库中的表现,以评估其对外部数...
【ChatGLM原理详解】(5)-文生图DALL·E vs CogView 14:16 【基于ChatGLM模型实战】(1)-从零搭建ChatGLM模型 20:13 【基于ChatGLM模型实战】(2)-LORA技术原理 14:55 【基于ChatGLM模型实战】(3)-ChatGLM基础讲解 17:46 【基于百万语料的医疗RAG实战】-项目详解-01 09:58 【基于百万语料的医疗RAG实战】-...
WebLangChain_ChatGLM系统通过结合WebLangChain和ChatGLM3等先进技术,为中文用户打造了一个强大的RAG系统。该系统能够利用互联网作为外部知识库,提高大型语言模型回答问题的准确性和可靠性。随着人工智能技术的不断发展,WebLangChain_ChatGLM系统将在更多领域发挥重要作用,为人们的生活和工作带来更加智能和便捷的体验。同时...
🦜️🌐 WebLangChain-ChatGLM3 English|简体中文 This code repository is built on LangChain and supports the invocation of models such as OpenAI ChatGPT and ChatGLM3. It also implements Retrieval Augmented Generation (RAG) functionality through retrieval libraries like Tavily, enabling the use ...
国外学者将这种知识源分为“Vanilla RAG Pipeline”，该流程大致分为三步。而通过使用ChatGLM3-6b、Langchain实现简易的RAG过程，我们可以对比RAG使用前后的差异。在量化模型时，原始11.6G的模型权重通过4bit量化技术，仅占用5G显存，大大节省了存储空间。此外，Faiss和Langchain、nest_asyncio的安装及使用，...
* [RAGFlow](https://github.com/infiniflow/ragflow): RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎。可为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程,结合大语言模型(LLM)针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。 101 + 100 102 ## ...
【从零学习大模型】3小时掌握开源大模型本地部署到微调,从硬件指南到ChatGLM3-6B模型部署微调实战|直达技术底层 prompt+RAG&Agent 5798播放 开源模型的私有化部署 千问13B模型的私有化部署 11:07 Gradio可视化界面体验大模型 企业智能化转型的必备技能、AI产品经理的必备技能 04:16 从零学习大模型·之·微调篇,使...
#创作灵感 langchain+chatglm3使用增强检索生成(RAG)实现comfyui的ai小助手,无需训练,随时更新资料库,让ai小助手持续保持聪明。除此之外,把我们平时囤的各种资料分类塞给它,让它来管理我们的资料,需要的时候问他要 - Gary.W(乐皮ai)于20240402发布在抖音,已经收