ChatGLM2模型+Langchain知识库挂载 经过上文介绍，在中文能力测评中，ChatGLM2-6B 是众多大模型中表现较好的一个，同时 由于其发布时间较早，投资者对于它的认知程度也更高。我们此处以该模型为例进行部署 和 Langchain 知识库的挂载介绍。我们推荐首先使用模型 Github 官方项目的代码进行部署，在 web_demo.py 中...
基于LangChain 的知识库问答系统框架如下图所示。 知识库问答系统的工作流程主要包含以下几个步骤。 (1)收集领域知识数据构造知识库,这些数据应当能够尽可能地全面覆盖问答需求。 (2)对知识库中的非结构数据进行文本提取和文本分割,得到文本块。 (3)利用嵌入向量表示模型给出文本块的嵌入表示,并利用向量数据库进行保...
1 获取知识库列表 就是上面的 samples(faiss @ bge-large-zh)和 test (faiss @ bge-large-zh)。 http://127.0.0.1/knowledge_base/list_knowledge_bases - 2 选择知识库 选中一个知识库 没有对应 API 接口 - 3 新建知识库 新建一个知识库 http://127.0.0.1/knowledge_base/create_knowledge_base,如下...
@with_sessiondeflist_kbs_from_db(session, min_file_count:int= -1):# 根据文件数量筛选知识库,-1表示不筛选,返回所有知识库kbs = session.query(KnowledgeBaseModel.kb_name).filter(KnowledgeBaseModel.file_count > min_file_count).all()# 遍历结果,取出知识库名称kbs = [kb[0]forkbinkbs]returnkbs ...
LangChain 将 LLM 模型(对话模型、embedding模型等)、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外部代理工具整合到一起,进而可以自由构建 LLM 应用。 LangChain 主要由以下 6 个核心模块组成:模型输入/输出(Model I/O):与语言模型交互的接口。数据连接(Data connection):与特定应用程序的数据进行交互的接口。链(...
它可以实现数据感知和环境交互,即能够使语言模型与其他数据源连接起来,并允许语言模型与其环境进行交互。本文将重点介绍LangChain 框架的核心模块,以及使用 LangChain 框架搭建知识库问答系统的实践。 LangChain框架核心模块 使用LangChain 框架的核心目标是连接多种大语言模型(如 ChatGPT、LLaMA 等)和外部资源(如 Google...
LangChain是一个用于构建基于大型语言模型(LLM)的应用程序的库。它为开发者提供了一种便捷的方式,可以将LLM与其他计算或知识源结合起来,从而创造出更加智能和强大的应用程序。 LangChain的目标是帮助开发者充分发挥大型语言模型的优势,使其在各种领域,如自然语言处理、问答系统、文本生成等方面得到更广泛的应用。
这通常包括安装Python环境、安装所需的库和模型文件等。 2. 准备本地知识库 构建一个包含所需知识的本地知识库是构建智能问答系统的关键步骤。知识库可以是一个文档集合、数据库或API接口。确保知识库中的内容以结构化、易于查询的格式存储。 3. 安装和配置LangChain 按照LangChain的官方文档进行安装和配置。这通常...
该项目受 GanymedeNil 的项目 document.ai,和 AlexZhangji 创建的 ChatGLM-6B Pull Request 启发,建立了全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用。现已支持使用 ChatGLM-6B、 ClueAI/ChatYuan-large-v2 等大语言模型的接入 该项目中 Embedding 默认选用的是 GanymedeNil/text2vec-large-chinese,LLM 默认选...
1.构建知识库: 首先将用户上传的一批文档(如PDF、TXT等),默认按照段落分割成N个Chunks(块) 2.知识库向量化:又称为Embedding,将所有Chunks处理为向量数据,以便计算机理解,这些数据会存入专用的向量数据库 3.检索向量化:将用户的Query也转化为向量,然后在向量知识库中去匹配出向量计算最相似的top K个段落 ...