为便捷构建 LLM 应用,我们需要基于本地部署的 Chat,自定义一个 LLM 类,将 ChatGLM4 接入到 LangChain 框架中。完成自定义 LLM 类之后,可以以完全一致的方式调用 LangChain 的接口,而无需考虑底层模型调用的不一致。 基于本地部署的 ChatGLM4 自定义 LLM 类并不复杂,我们只需从 Langchain.llms.base.LLM 类...
部署:使用LangServe(opens in a new tab)将任何链条转变为 API。 LangChain提供了很多LLM的封装,内置了 OpenAI、LLAMA 等大模型的调用接口。具体方法可自行查阅,本教程中使用本地模型接入LangChain。 为了接入本地LLM,我们需要继承Langchain.llms.base.LLM 中的一个子类,重写其中的几个关键函数。 还是在上一篇所...
与LLM模型一样,Embedding模型也需要继承langchain.embeddings.base的一个子类并实现相关函数。 在/root/autodl-tmp目录下新建textEmbeddings.py并输入以下语句: fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelimporttorchfromlangchain.embeddings.baseimportEmbeddingsclassBGEM3Embeddings(Embeddings):def__init__(self, model...
我们询问的问题是,如何把 ChatGLM 接入LangChain(输入一共十多个文件中,有一个文件是讲解这个技术的),然而,模型出现了困惑,其输出的结果全部成了感叹号: 综上可见,GLM-4-9B 在长文本的提取、特定知识点抓取等任务上表现非常好,覆盖几十万汉字文本没有问题;但在长文本的概括、或是一些比较专业的长文本上的表现...
【官方教程】ChatGLM + LangChain 实践是火遍全网【Langchain-ChatGLM】已开源!手把手教你做:基于本地知识库的 ChatGLM 问答,我1小时就学会了!的第1集视频,该合集共计9集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
介绍国内优秀的大语言模型开源项目langchain-ChatGLM,可以使用本地知识库获得更精准回答效果===视频制作不易,喜欢我的可以三连加关注!!!===, 视频播放量 9289、弹幕量 9、点赞数 165、投硬币枚数 5
转自ChatGLM 课件源码+模型包+程序包+环境包+60G入门到进阶AI资源包(论文/书籍/项目课程/学习大纲)+带论文/学习/就业/竞赛指导+技术答疑+AI公开课可关注公众H:AI技术星球 发送211 领取内含:深度学习神经网络+CV计算机视觉学习(两大框架pytorch/tensorflow+源码课件笔记)+NLP等适用人群①准备毕业论文的学生②准备...
开始之前先设置好 SiliconCloud 的 GLM-4-9B-Chat 模型, API 调用方式也与 OpenAI 兼容 ,所以可以直接使用 OpenAI SDK (langchain_openai)来访问 SiliconCloud 上的任意模型。 import os from langchain_openai import ChatOpenAI sc_api_key = os.getenv("SC_API_KEY") ...
最近尝试部署了一套开源的langchain+chatGLM的本地知识库项目,这套东西还是很不错的,有很多东西可以学习。在部署这个项目的过程中,我自己也遇到了很多问题,逐个排查解决,花了一点时间才把项目完整的部署到我电脑里。所以这个想着把自己部署的过程制作成视频,让同样想把这个项目部署到本地的水友能有个参考,算是避...
最新一段时间一直在学习LangChain相关的文档,发现LangChain提供了非常丰富的生态,并且也可以让业务非常方便的封装自己的工具,接入到LangcChain的生态中,比如切换不同向量存储(Vectorstores)、文件分片(Text Splitters)和文件加载器(Document Loaders)等。 本文将简单介绍下如何将自己搭建的 ChatGLM 集成进Lang...