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。 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系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性。 在...
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。 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系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性。 在...
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系列中的开源模型,保留前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性...
在本地或离线环境下运行,需要首先将项目所需的模型下载至本地,通常开源 LLM 与 Embedding 模型可以从HuggingFace下载。以本项目中默认使用的 LLM 模型 THUDM/ChatGLM3-6B 与 Embedding 模型BAAI/bge-large-zh为例: 下载模型常用的网站有以下几个, 1.https://huggingface.co/2.https://www.modelscope.cn/model...
ChatGLM3 环境配置与运行方式 基于conda 进行环境隔离:conda create -n chatglm python==3.10; conda activate chatglm(注意ChatGLM3和WebLangChain环境隔离很重要,能避免一些库版本不兼容问题) 拉取ChatGLM3 代码模块:git submodule update --init --recursive ...
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。
二、在ChatGLM3-6B中集成LangChain 文本生成器:ChatGLM3-6B本身具备强大的文本生成能力,可以作为LangChain框架中的文本生成器。通过调整模型参数和输入提示,可以优化生成的文本质量和多样性。 对话管理器:对话管理器负责控制对话流程,确保对话的连贯性和一致性。在LangChain中,可以使用规则、启发式方法或机器学习模型来...
从零搭建本地知识库问答:LangChain与ChatGLM3的实战指南 引言 随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(LLM)在各个领域的应用日益广泛。LangChain和ChatGLM3作为其中的佼佼者,为开发者提供了强大的工具来构建本地知识库问答系统。本文将带你从零开始,逐步搭建这样一个系统,即使是非专业读者也能轻松上手。 一、背景...
WebLangChain_ChatGLM系统是一个基于网络检索信息的检索增强生成系统。它通过整合LangChain,成功将大型语言模型与最受欢迎的外部知识库之一——互联网紧密结合。鉴于中文社区中大型语言模型的蓬勃发展,WebLangChain_ChatGLM系统特别集成了针对中文交互场景进行了优化的开源大语言模型ChatGLM3,以进一步拓展系统的适用性和性能...
使用Langchain与ChatGLM实现本地知识库(二) 大语言模型也只是将用户提供的大规模数据集训练而来,也并非万能的什么都知道,特别是一些小众知识、内部数据或私密的个人数据等,此时ChatGLM3肯定会胡乱回答就是ChatGPT4也不一定能给出满意回答;不少公司、个人都有自己的知识库或日志等此时如有可将这些数据以某种...