在LLM的实际应用场景中,经常会需要用到特定领域用户的数据,但这些数据不属于模型训练集的一部分,要实现这一需求,最好的方法是通过检索增强生成(RAG)。在用户提问时,先检索特定的外部数据,把检索结果作为上下文传递给LLM,以便大模型返回更精准的结果。今天我们就带大家了解下在LangChain里RAG的使用,结合智谱AI GLM4大...
这篇文章首先介绍了在LangChain中使用RAG的重要组成部分,包括文档加载器、文本分割器、嵌入模型、向量数据库,然后通过一个示例演示了LLM如何通过RAG检索增强生成的方式,借助特定领域用户数据,更准确的回答用户的提问。 对于RAG来说,语料的结构化是很重要的,后面也会深入分析一些文档材料如DOC、XLS、...
基于RAG的的医疗问答系统,用中华药典做数据库,从0到1实现一个医疗知识问答系统!理论+实战超详细解析包括代码实战、具体讲解、rag增强检索原理,附源码! 9726 139 23:54 App 【喂饭教程】20分钟学会微调大模型Qwen2.5,环境配置+模型微调+模型部署+效果展示详细教程!草履虫都能学会~ 1577 111 10:08 App 【Graph...
本视频详细介绍了利用最新得langchain0.3版本框架去搭建GLM4并对其进行本地部署,并且还利用了RAG进行本地知识库的构建。从github项目下载,框架环境配置,模型本地部署,模型微调,效果展示详细带你手把手熟悉模型流程。感谢各位观众老爷的观看,希望大家能够三连支持一下
【本期提要】:GLM4;混合模型;Lightning Attention-2;Lookahead;deepspped-fastgen;推理加速框架;chatglm训练;llama3展望;self-reward;预训练的黑盒;多模态从头预训练;RAG;口语化能力 【本期贡献者】- 排名不分先后: 【主持人】:su16(后续每期由大家自行认领) ...
上一篇文章介绍了LangChain开发的入门篇,包括零基础的环境配置以及简单的Chain、RAG和Agent开发。LangChain由Model IO、Retrieval、Chain、Agent等组件组成,而Agent是其中最重要的组成部分之一,打个比方,如果说大语言模型(简称LLM)是拥有一定知识的大脑,那么Agent就是给大脑装上了手脚眼睛后的智能体,这样大脑可以借助外部...
一、前言 上一篇文章介绍了LangChain开发的入门篇,包括零基础的环境配置以及简单的Chain、RAG和Agent开发。LangChain由Model
此外,另一个令人震撼的亮点是GLM-4在“128K以内全绿,做到100%精准召回”方面的表现。这对于RAG应用来说无疑是一个巨大的进步,将极大地提升其性能和应用价值。 不过,遗憾的是,官方报道中并未提及有关开源的信息。前三代模型的开源是为了开拓市场吗?还是其他原因?我们依然期待智谱能够开源第四代小模型,为更多的开...
本文将详细解析GraphRAG使用GLM4生成知识图谱的技术原理、实现过程及应用前景。 一、GraphRAG与GLM4简介 GraphRAG是一种基于图的知识表示与推理框架,能够将实体、属性及关系等复杂知识以图的形式进行表征,从而实现高效的知识查询与推理。而GLM4则是一种通用的语言模型,具备强大的文本生成与理解能力,能够有效捕捉文本中...
使用Langchain的API server服务搭建的python Web界面,用于外部RAG对话 Oct 14, 2024 basic_settings.yaml 这里要设置知识库根目录、数据库文件目录 Oct 11, 2024 kb_settings.yaml 这里是知识库初始设置,在UI界面的初始值 Oct 11, 2024 model_settings.yaml ...