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...
同时,对于结构化数据,需要将其转化为可以在知识库中使用的格式。第三步:建立知识表示模型这一步涉及到使用LangChain或其他类似的方法来建立知识表示模型。在这个过程中,我们需要选择适当的模型和技术,并对其进行调整以适应我们的数据和目标。这一步的目的是将数据转化为一种可以在知识库中检索和使用的形式。第四步:...
1. 标签,为了方便知识库的管理和检索,通常会要求为每个问答对添加相应的标签,以便于分类和检索。 2. 结构化,有些知识库要求问答对的内容进行结构化处理,比如使用特定的标记语言或者数据格式,以便于系统的处理和分析。 总的来说,问答对的格式应当简洁明了,内容准确完整,符合语法规范,同时要考虑到系统的处理和检索需...
ChatGLM+Langchain构建本地知识库,只需6G显存,支持实时上传文档 up,我跑您的代码,一直在这儿卡着
后续版本中将会增加对知识库的修改或删除，及知识库中已导入文件的查看。【说明】：如果采用默认配置启动未量化的ChatGLM-6B，初始状态需要消耗13G的显存，如果显存不够的建议选择量化INT4或者INT8来运行，需要修改configs/model_config.py，将LLM的值修改为chatglm-6b-int4或者chatglm-6b-int8.以下是我基于chatglm...
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...
聊聊GLM基座模型的理论知识 概述 大模型有两个流程:预训练和推理。 预训练是在某种神经网络模型架构上,导入大规模语料数据,通过一系列的神经网络隐藏层的矩阵计算、微分计算等,输出权重,学习率,模型参数等超参数信息。 推理是在预训练的成果上,应用超参数文件,基于预训练结果,根据用户的输入信息,推理预测其行为。
LangChain 是一个围绕大语言模型应用而开发的开源框架，可以将 LLM 模型、向量数据 库、交互层 Prompt、外部知识、外部工具整合到一起，允许用户围绕大语言模型快速建 立管道和应用程序，直接与 ChatGPT 或 Huggingface 中的其他 LLM 相连，从而在一定程度 上弥补模型本身的缺陷，提升用户的使用效率。 对于投研实际...