4、LangChain 与 Elasticsearch 的整合 结合Langchain和 Elasticsearch,我们可以利用 AI 模型的强大语言处理能力,与 Elasticsearch 的高效数据检索功能,实现智能化的搜索解决方案。 4.1 案例1:Langchain 连接 Elasticsearch 以下是一个实际的代码示例,展示了如何使用 Langchain与 Elasticsearch 进行数据检索: 代码语言:javascr...
Langchain-Chatchat(原Langchain-ChatGLM)基于 Langchain 与 ChatGLM 等语言模型的本地知识库问答 | Langchain-Chatchat (formerly langchain-ChatGLM), local knowledge based LLM (like ChatGLM) QA app with langchain - 增加ElasticSearch支持 · liurf2-dev/Langcha
知识问答:提供三种问答方式:(1)chat/vectorstore;(2)chat/llm;(3)/chat/langchain Curl Command curl -X 'POST' 'http://chatbot-langchain.xx.cn-beijing.pai-eas.aliyuncs.com/chat/vectorstore' -H 'Authorization: xxxx==' -H 'accept: application/json' -H 'Content-Type: application/json' -d ...
3)知识问答:提供三种问答方式:(1)chat/vectorstore;(2)chat/llm;(3)/chat/langchain Curl Command curl -X 'POST' 'http://chatbot-langchain.xx.cn-beijing.pai-eas.aliyuncs.com/chat/vectorstore' -H 'Authorization: xxxx==' -H 'accept: application/json' -H 'Content-Type: application/json' -...
git clone THUDM/chatglm-6b-int4 · Hugging Face 其中Prompt 模板可以参考 langchain 的 prompt_config.py 中的代码:然后写一个 ELasticsearch Query 例子,根据搜索文档拼接 Prompt 做问答,Java 完整代码: package tool.elk; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import ...
5. Chat:知识问答支持三种问答方式:VectorStore、LLM、Langchain (VectorStore+LLM) VectorStore:直接从检索分析服务 Elasticsearch 版中检索返回 topK 条相似结果;LLM:直接与 EAS-LLM 对话,返回大模型的回答; Langchain:将 Elasticsearch 检索返回后的结果与用户问题组装成可自定义 prompt,送入 EAS-LLM 服务,得到...
top-p: 0.3 # 智谱AI zhipuai: # 智谱AI 密钥 api-key: xxx.xxx chat: options: # 模型名称 model: GLM-3-Turbo # 用于决定生成文本的随机性,值越高表示生成的答案可能性越多样化。 temperature: 0.9 # 高值生成更多样化的文本,低值生成较为集中和保守的文本。 top-p: 0.3 # Ollama AI ollama: ch...
top-p: 0.3 # 智谱AI zhipuai: # 智谱AI 密钥 api-key: xxx.xxx chat: options: # 模型名称 model: GLM-3-Turbo # 用于决定生成文本的随机性,值越高表示生成的答案可能性越多样化。 temperature: 0.9 # 高值生成更多样化的文本,低值生成较为集中和保守的文本。 top-p: 0.3 # Ollama AI ollama: #...