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...
请求接口: IP:/local_doc_qa/local_doc_chat { "knowledge_base_id": "test", "question": "写一个小仙女的故事", "history": [] } ---核心代码 langchain-ChatGLM/chains/local_doc_qa.py ->get_knowledge_based_answer #加载指定的知识库,并制定embedding模型 vector_store = FAISS.load_local(vs...
1. LangChain LangChain是一个开源框架,它允许开发者将大语言模型(如GPT-4、ChatGLM3等)与外部计算和数据来源无缝结合。LangChain的核心优势在于其灵活的组件架构,包括Models、Indexs、Prompts、Chains、Memory和Agents,这些组件共同协作,实现了复杂的语言处理任务。 2. ChatGLM3 ChatGLM3是一个基于Transformer的预训...
LangChain用于快速开发基于大语言模型应用程序的框架,提供了一整套工具、组件、接口等使得程序与大语言模型轻松交互组件快速组合、集成;如在模型上外挂本地知识库等; ChatGLM3安装 这里将安装使用int4量化版本的ChatGLM3-6B推理程序ChatGLM.cpp项目地址为: https://github.com/li-plus/chatgl...
基于LangChain与ChatGLM的私有化知识库部署主要包括以下几个步骤: 1.需求分析:明确企业或机构的知识库需求,包括数据类型、数据存储方式、用户访问方式等。 2.环境搭建:搭建适合LangChain与ChatGLM运行的环境,包括服务器、存储设备等。 3.模型训练与部署:利用LangChain与ChatGLM进行模型训练,将训练好的模型部署到私有化...
然而,我必须指出,目前Langchain-Chatchat并不直接支持GLM3的P-Tuning v2微调,因为它不在peft结构中。一旦ChatGLM3团队重写了微调代码,使用新代码训练的模型将可以使用。你可以参考这个已关闭的问题:[FEATURE] GLM3 的 P-Tuning v2 微调能支持吗。 希望这些信息对你有所帮助。如果你有任何其他问题或需要进一步的澄...
根据我在Langchain-Chatchat仓库中找到的信息,你可以通过以下步骤在Langchain-Chatchat交互中调用到ChatGLM3-6B模型的自定义函数: 首先,你需要在model_config.py文件中包含你的本地API地址,如这个issue中所建议的。 然后,你需要查看server/chat/chat.py文件中的get_ChatOpenAI函数,这个函数可能负责获取语言模型。这个...
Langchain+CHATGLM3 搭建+使用教程 - 一可软件于20240407发布在抖音,已经收获了428个喜欢,来抖音,记录美好生活!
请教该如何将langchain的记忆传输给本地的llm,网上找langchain记忆部分的全是openai 2023-10-06 04:59 4 腹黑の晓天 langchain地readme里我记得有写,没有的话就去看chatchat项目的实现。 2023-12-11 23:34 黒白47 居然能在封面看到所长,不知道up有没有考虑做一个所长的语言模型 ...
#创作灵感 langchain+chatglm3使用增强检索生成(RAG)实现comfyui的ai小助手,无需训练,随时更新资料库,让ai小助手持续保持聪明。除此之外,把我们平时囤的各种资料分类塞给它,让它来管理我们的资料,需要的时候问他要 - Gary.W(乐皮ai)于20240402发布在抖音,已经收