LangChain中有很多已有的链,例如:LLMChain、SequentialChain(顺序链)、ConversationChain(对话链)、RetrievalQA(检索型问答)、ConversationalRetrievalChain(对话式检索问答)。 通过RetrievalQA实现基于本地知识库的问答,实现流程如下: 首先定义语言模型和本地知识库的加载; 然后通过RetrievalQA.from_llm函数构造链的实例knowle...
在前面的文章中,介绍了关于私有AI知识库和部分应用,让AI能根据企业私有的知识库去回答问题,成为真正意义的数字分身。但有一个问题一直没有解决,就是底层模型依然是基于的ChatGPT、文心等公共大模型,虽然openai等企业声明数据隐私安全,但显然大多数企业无法接受依赖外部去保障数据安全,所以私有化部署大模型是必需要做的...
️langchain-chatchat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。 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 -...
三、基于LangChain+ChatGLM3的本地知识库 3.1 ChatGLM3介绍 ChatGLM3 是一个基于Transformer的预训练语言模型,由清华大学KEG实验室和智谱AI公司于2023年共同训练发布。 基本原理: 将大量无标签文本数据进行预训练,然后将其用于各种下游任务,例如文本分类、命名实体识别、情感分析等。 ChatGLM3-6B 是ChatGLM3系列中...
在前面的文章中,介绍了关于私有AI知识库和部分应用,让AI能根据企业私有的知识库去回答问题,成为真正意义的数字分身。但有一个问题一直没有解决,就是底层模型依然是基于的ChatGPT、文心等公共大模型,虽然openai等企业声明数据隐私安全,但显然大多数企业无法接受依赖外部去保障数据安全,所以私有化部署大模型是必需要做的...
大模型应用选择对比:1、知识库对比:dify、fastgpt;2、agent构建器选择:flowise、langflow、bisheng 3、召回率 AIGCLINK 3.1万 9 【大模型微调】使用Llama Factory实现中文llama3微调 胖虎遛二狗 2.8万 5 LlamaFactory:微调QWe (千问)模型 简单微调多数模型的便捷方法 超级码力铁码金哥 9599 1 【Chatglm+...
使用了清华开源的大模型chatGLM3-6b进行本地部署,LLaMA-Factory进行大模型微调,使用fastgpt的知识库连接本地大模型,使用oneAPI进行接口管理。配套籽料文档已整理,见“平论区”, 视频播放量 472、弹幕量 163、点赞数 16、投硬币枚数 13、收藏人数 54、转发人数 8, 视频作
二、基于LangChain+ChatGLM3实现本地知识库问答 2.1 大模型的发展历程 2.1.1 ChatGPT 2022年1月30日,0penAl发布了ChatGPT。这是一个基于大语言模型(LLM)的对话机器人(Chat Bot),它的定位是一个AI助手,可以回答通识性和专业领域的各种问题(包括编码相关问题),支持中英文在内的多语言,且支持多轮对话。
本文将深入探讨和实践一种基于ChatGLM3模型与LLaMA-Factory工具的微调改造方法,以期为企业提供更加高效、安全和可靠的知识管理解决方案。 一、背景概述 企业级知识库通常包含大量的业务数据和知识,如何高效地管理和利用这些知识是企业面临的重要问题。传统的知识库系统往往难以处理复杂的自然语言查询,而基于NLP技术的知识库...
知识库搭建 我们选择 Datawhale 的一系列 LLM 开源教程作为语料库来源,包括: Self LLM:一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程。 LLM Universe:一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,旨在结合个人知识库助手项目,通过一个课程完成大模型开发的重点入门。