1.2 langchain-ChatGLM流程介绍 langchain-ChatGLM项目就是参考了Langchain的思路,我们一起看下langchain-ChatGLM搭建本地知识库的流程。 https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM/blob/master/README.md 如上图,本地知识库搭建的流程如下: ...
下面通过使用LangChain与ChatGLM实现本地知识库外挂,主要分为如下几步:启动ChatGLM ApiServer服务、加载文档与文本分割、文本向量化与文本内嵌、通过LangChain将LLM与向量库Retriever(检索器)关联、绑定gradio; 由于网络原因在此过程中会下载nltk_data数据集与Embedding模型,自动下载可能不会成功,可手动下载...
本地知识库的构建,能够为企业内部提供便捷的知识检索与共享平台。本文将深入探讨如何基于ChatGLM与LangChain技术,快速搭建本地知识库,以满足企业和机构对知识管理的迫切需求。 一、技术原理 ChatGLM:作为基于GPT系列模型的大型语言模型,ChatGLM拥有强大的文本生成和理解能力。其开源特性使得开发者能够灵活集成,并根据实际...
准备本地知识库:将知识库整理成适合问答系统的格式,如JSON、CSV或数据库。 2. 整合LangChain和ChatGLM 使用LangChain框架,创建一个新的LLM应用程序。 将ChatGLM模型集成到应用程序中,作为问答系统的核心组件。 3. 数据处理和索引 对本地知识库进行预处理,提取关键信息并构建索引。 使用LangChain提供的数据处理工具,...
SQLALCHEMY_DATABASE_URI: sqlite:///D:\chatchat-test\data\knowledge_base\info.db 配置知识库(kb_settings.yaml)(可选): 默认使用FAISS知识库,如果想连接其它类型的知识库,可以修改 和 kbs_config。 支持的数据文件类型很多,包括PDF、TXT、MP4、CSV、MD等,但是要注意放置到对应的文件夹下面: ...
本文分享自华为云社区《【云驻共创】LangChain+ChatGLM3实现本地知识库,转华为云ModelArts,实现大模型AI应用开发》,作者:叶一一。 一、前言 现如今,大语言模型发展到达了一个新高度,其应用场景也是适用于千行百业。而华为云EI更是具备了全栈AI能力,其提供的ModelArts是一站式AI开发平台,可帮助开发者智能、高效地创...
我们为此提供了一 套完备的解决方案：Langchain+本地化部署大语言模型 ChatGLM2-6B。我们将 Langchain中知识库挂载相关架构、模块进行了介绍，发现搭配 Langchain 后大模型的回答质量具有 明显提升，利用 ReAct 架构可以较好地充分发挥大模型的各方面性能。 随后我们针对部分开源大语言模型的各项指标进行对比，发现 GPT...
ChatGLM3是由清华大学KEG实验室和智谱AI公司共同训练发布的基于Transformer的预训练语言模型。该模型在对话流畅性和部署门槛方面表现出色,尤其适合用于构建本地知识库问答系统。ChatGLM3-6B作为ChatGLM3系列中的一个开源模型,其较低的显存要求(int4精度下仅需13GB)使得它更容易在普通硬件上运行。 二、搭建步骤 1. ...
本系统基于LangChain和ChatGLM构建,主要包括以下几个部分: 知识库:存储各种领域的知识和信息,是问答系统的数据源。 预处理模块:对用户提问进行预处理,包括分词、去停用词、词干提取等,以提高后续处理的准确性。 检索模块:利用LangChain的搜索功能,在知识库中检索与用户提问相关的信息。 生成模块:基于ChatGLM的生成能力...
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...