知识库的构建主要包括数据准备和模型应用两个步骤。 数据准备:将收集到的数据转换成FastGPT可以处理的格式,并进行预处理,如分词、去停用词等。同时,可以根据数据的特点和需求,对数据进行分类和标注,以便更好地进行知识抽取和问答。 模型应用:将训练好的FastGPT模型部署到本地服务器上,并通过API接口提供知识库的服务。
container_name: fastgpt # 使用阿里云的 fastgpt 镜像 image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/david_wang/fastgpt:latest ports: - "3000:3000" networks: - fastgpt # 确保在 mongo 和 pg 服务启动后再启动 fastgpt depends_on: - mongo - pg restart: always # 可配置的环境变量 environment: - DEF...
Quivr根据实际需求选择合适的GPT模型或开源LLMs。在模型选择时,会考虑模型的规模、训练数据、性能等因素。为了提高模型在本地知识库上的表现,Quivr还会对模型进行微调(fine-tuning),使其更好地适应本地数据和任务。 知识库构建与部署 经过微调后的模型被用于构建本地知识库。Quivr提供了一个可视化的界面,允许用户方便...
该项目灵感源自最初的privateGPT,它采用了Vicuna-7B模型,代替了GPT4ALL模型,同时使用InstructorEmbeddings替代了原始privateGPT中的LlamaEmbeddings。此外,Embeddings和LLM都能在GPU上高效运行,同时支持CPU。 项目基于LangChain、Vicuna-7B和InstructorEmbeddings 模型构建 项目地址:https://github.com/PromtEngineer/localGPT ...
基于ChatGPT的本地知识库问答应用,主要是通过将ChatGPT与本地知识库结合起来,实现自动问答的功能。具体实现方式如下: 1.构建本地知识库 首先,需要构建一个本地知识库,用于存储各种问题和答案。这个知识库可以是一个关系型数据库,也可以是一个非关系型数据库,具体取决于实际需求。 2.对问题进行预处理 当用户提问时...
在构建基于向量数据库与GPT3.5的通用本地知识库方案时,千帆大模型开发与服务平台可以作为一个重要的工具和支持。该平台提供了丰富的AI模型开发、部署和管理功能,能够方便地集成GPT3.5等先进语言模型,并支持向量数据库的构建和优化。通过千帆大模型开发与服务平台,用户可以更加高效地实现本地知识库的构建和应用。 五、总...
选择最新稳定版本部署Quivr应用。克隆存储库，复制环境文件，更新.env文件设置本地服务器地址。使用Supabase数据库和迁移脚本，设置JWT和API密钥。在前端构建依赖时，设置超时时间。部署完成后，直接访问服务器地址3000，新建大脑、上传文档构建知识库，查询内容检索。Quivr支持本地LLM接入，正式支持GPT4All模型，...
GitHub 地址: https://github.com/PromtEngineer/localGPT 通过Git 把项目克隆到本地windows目录,在目录中打开Powershall,执行: 代码语言:javascript 复制 git clone https://github.com/PromtEngineer/localGPT.git 即可看到克隆下来的localGPT 进入localGPT目录 ...
下面点击保存就成功创建了一个知识库: 3.2 构建问答应用 下面构建一个问答的应用: 由于是使用 ChatGPT 下面先给它指定一个 API key: 对于ChatGPT 的版本,这里以 gpt-3.5-turbo 为例: 下面在 提示词编排 中使用上面的知识库: 此时可以在右侧进行调试: ...
只需6步,从零开始本地部署FastGPT知识库(附教程) 【FastGPT部署】从零开始本地部署FastGPT知识库,只需6步轻松构建属于你的最强AI知识库(附教程) #大模型 #LLM #Fastgpt #知识库 #本地化部署 - 大语言模型于20241113发布在抖音,已经收获了8661个喜欢,来抖音,记录美