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...
主要接口有: - health:检测心跳,判断是否成功链接部署的大模型 - v1/embeddings: 将文本向量化的接口,一般来说部署的大模型都会包括文本向量化的模型,当然也可以向本项目实现的一样,在实现RAG时自己加载文本向量化模型。 - v1/models: 查看接口支持哪些模型,这个接口一般时该接口部署了多个模型的时候使用多一点,在...
"rag_chain.invoke(query)"""{'context': [Document(page_content='IT之家 12 月 6 日消息,在 6 月份的 I / O 开发者大会上,谷歌 CEO 皮查伊首次透露 Gemini\n的存在,现在正式面向公众推出。谷歌表示,这是其迄今为止功能最强大、最通用的大语言模型。', metadata={'source': 'https://www.ithome.com...
1.实体提取 实体和关系提取当然也可以使用NER,但是有大模型,为什么不用呢,而且它后面还可以做格式,所以在RAG应用中,我们喜欢用大模型来提取实体。而且,这种提取方式对于短句子特别有效——对的,就是对于用户的提问内容的实体提取。 Prompt: 请帮我分析一下这段话”我需要看2021年3月至7月(含)的浙江分公司的自研...
结合LLaMA-Factory工具,对ChatGLM3-6B进行微调,以适应企业级知识库的具体需求。LLaMA-Factory提供了一套完整的微调流程,包括模型下载、安装、测试、微调及推理等步骤。五、服务器资源准备 准备具有足够GPU资源的服务器,以确保微调过程的顺利进行。同时,安装必要的软件环境和依赖库。六...
通过模型转换、量化、部署这三个步骤,我们可以轻松实现在本地PC上部署ChatGLM3-6b大语言模型,经测试该模型可以流畅运行在最新的Intel Core Ultra异构平台及至强CPU平台上,作为众多AI agent和RAG等创新应用的核心基石,大语言模型的本地部署能力将充分帮助开发者们打造更安全,更高效的AI解决方案。
通过模型转换、量化、部署这三个步骤,我们可以轻松实现在本地 PC 上部署 ChatGLM3-6b 大语言模型,经测试该模型可以流畅运行在最新的 Intel Core Ultra 异构平台及至强 CPU 平台上,作为众多 AI agent 和 RAG 等创新应用的核心基石,大语言模型的本地部署能力将充分帮助开发者们打造更安全,更高效的 AI 解决方案。
ChatGLM3是清华、智谱2023年开源的一款大模型。ChatGLM3-6B模型代码,目前还在研读中,尚未全部读完。 图1为ChatGLM3-6B模型简图,其结构基于Transformer Encoder架构的Encoder,大体上与BERT架构类似。ChatGLM3实现模型架构时,已预置支持P-tuning v2微调结构,图7中的PrefixEncoder,负责将若干Prefix Tokens映射到各GLM Blo...
ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充...
gitclonehttps://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git 2.安装部署 本文介绍两种部署方式,一种是使用上一篇介绍的25.7k star! 用langchain-chatchat部署私有化RAG知识库,另一种是使用ChatGLM官方项目部署。 2.1 在langchain-chatchat中使用 在上一篇文章中,我们使用docker部署了langchain-chatchat,但是默认...