对于输入的信息进行结构化算是这个项目的特点。 具体文档-知识库逻辑如下: 从代码角度看分割文本只是用的是text2vec的模块做的embedding;通过对于对应文档的选择、构建出一个合适prompt导入到LLM(GLM)模型里,就可以得到一个合适回答。
一种利用langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用,目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。 受GanymedeNil的项目document.ai和AlexZhangji创建的ChatGLM-6B Pull Request启发,建立了全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用。现已支持使用ChatGLM-6B等大语言模型直接...
1、模型训练微调:将知识库的内容整理成训练数据集,拿这些整理好的数据集来训练该模型,最终让模型“学会”该知识库的内容,至于效果如何很大程度取决于该数据集的质量和训练的调参,这种方式较复杂、门槛高; 2、外挂知识库:在向模型提问时提供一些知识库中的内容让它在其中找到正确的答案,外挂的形式门...
可维护性和安全性:除了性能之外,可维护性和安全性也是知识库的重要考虑因素。我们需要确保知识库易于维护和更新,并采取适当的安全措施来保护数据和模型。 通过遵循以上步骤和注意事项,并借助百度智能云一念智能创作平台的强大功能,我们可以使用LangChain思想和GLM构建一个功能强大、高效、可扩展的知识本地库。这将为用户...
本文分享自华为云社区《【云驻共创】LangChain+ChatGLM3实现本地知识库,转华为云ModelArts,实现大模型AI应用开发》,作者:叶一一。 一、前言 现如今,大语言模型发展到达了一个新高度,其应用场景也是适用于千行百业。而华为云EI更是具备了全栈AI能力,其提供的ModelArts是一站式AI开发平台,可帮助开发者智能、高效地创...
1 知识库搭建思路 先抛开技术,假设现在知识库就在手边,我们是如何搜索想要的答案的? 首先,把所有的文档看一遍,对文档进行分类; 然后,找出和问题相关的文档内容; 最后,对相关内容进行总结,得到答案。 其实算法的整体思路也是这些步骤,明显只靠LLM是不够的,我们还需要一些其他功能将LLM应用起来,langchain就提供了一...
一种利用langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用,目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。 受GanymedeNil的项目document.ai和AlexZhangji创建的ChatGLM-6B Pull Request启发,建立了全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用。现已支持使用ChatGLM-6B等大语言模型直接...
利用 langchain 实现的基于本地知识库的问答应用。通过ChatGLM对一份本地的文档进行解析。并根据解析内容对用户输入的问题进行回答。 项目工程结构 加载ChatGlm模型 由于LangChain 没有对 ChatGLM 的支持,需要用自定义LLM Wrapper的方式封装ChatGLM模型。官方的实现参考:How to write...
今天树先生教大家无需微调就能实现垂直领域的专业问答，利用 ChatGLM-6B + langchain 实现个人专属知识库，非常简单易上手。技术原理 项目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...
【摘要】 1.登录华为云账号,没有账号请参考文章华为云账号注册和实名认证.2.打开浏览器新窗口,点击案例链接《基于LangChain+ChatGLM3的本地知识库问答》进入AI Gallery 案例页面:1)检查是否已经实名认证,如果没有请输入姓名和身份证号,人脸识别进行实名认证。2)需要签署开发者协议。3.以上确认没有问题,请点击Run ...