ChatGLM3-6B采用了全新设计的Prompt格式,除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和Agent任务等复杂场景。本文主要通过天气查询例子介绍了在tool_registry.py中注册新的工具来增强模型能力。 可以直接调用LangChain自带的工具(比如,ArXiv),也可以调用自定义的工具。LangChain...
三、基于LangChain+ChatGLM3的本地知识库 3.1 ChatGLM3介绍 ChatGLM3 是一个基于Transformer的预训练语言模型,由清华大学KEG实验室和智谱AI公司于2023年共同训练发布。 基本原理: 将大量无标签文本数据进行预训练,然后将其用于各种下游任务,例如文本分类、命名实体识别、情感分析等。 ChatGLM3-6B 是ChatGLM3系列中...
在LangChain中,可以使用规则、启发式方法或机器学习模型来实现对话管理器。通过与ChatGLM3-6B的协同工作,对话管理器可以更有效地引导对话,提高用户的满意度。 知识库:知识库为对话系统提供了丰富的背景信息和专业知识。通过将ChatGLM3-6B与知识库集成,可以在对话中引入更多有价值的信息。这不仅可以提高对话的质量,还...
基于Langchain-Chatchat,配合chatglm3-6B模型实现本地ai会话与私有化知识库构建视频忘了说了,要先安装conda,压缩包里查看前几期视频,有miniconda安装包,不了解的私信或加群问我加群获取分享链接:245145502关注私聊也可以哦~, 视频播放量 2813、弹幕量 0、点赞数 48、
数据处理:使用LangChain和ChatGLM3-6B对收集的数据进行处理和分析。首先,将文档内容进行分割和分词处理,提取关键信息和实体。然后,使用词嵌入技术将文本转换为向量表示,便于后续的模型训练和应用。 知识表示:将处理后的数据以结构化的方式进行表示。可以使用实体关系图(ER图)或知识图谱等方式进行表示,将实体、关系、属...
今天有伙伴纯本地环境调用langchain打卡课程,但是不知道如何调用本地的LLM完成,其实非常简单! 之前雄哥也分享过,可以使用fastchat的方式生成对齐openai的key处理,但是很多伙伴还是不太会操作,手动安装,毕竟…
根据我在Langchain-Chatchat仓库中找到的信息,你可以通过以下步骤在Langchain-Chatchat交互中调用到ChatGLM3-6B模型的自定义函数: 首先,你需要在model_config.py文件中包含你的本地API地址,如这个issue中所建议的。 然后,你需要查看server/chat/chat.py文件中的get_ChatOpenAI函数,这个函数可能负责获取语言模型。这个...
从官方网站或开源平台下载Langchain和ChatGLM3-6B的模型文件,并将其加载到本地环境。这一步骤包括克隆相关的源码仓库,如Langchain-ChatGLM、text2vec-large-chinese模型以及ChatGLM3-6B的模型仓库,并按照官方文档进行配置和依赖安装。 3. 知识库搭建 知识库是问答系统的核心,它存储了所有可能被查询的信息。根据需求...
根据您的需求,我在Langchain-Chatchat的代码库中找到了一些相关的信息。如果您想在ChatGLM3-6B模型中调用自定义函数,可以通过创建一个继承自BaseTool的自定义工具类来实现。以下是一个示例: fromlangchain.tools.baseimportBaseToolfromlangchain.schema.language_modelimportBaseLanguageModel# 假设我们有一个自定义函数...
基于本地部署的 ChatGLM3-6B 自定义 LLM 类并不复杂,我们只需从 LangChain.llms.base.LLM 类继承一个子类,并重写构造函数与_call函数即可: from langchain.llms.base import LLM from typing import Any, List, Optional from langchain.callbacks.manager import CallbackManagerForLLMRun ...