因为ChatGLM已经开源了包括 ChatGLM-6B在内的多个模型版本,为了降低大家的学习成本,本书将以ChatGLM-6B为例介绍LangChain操作ChatGLM的知识。 ChatGLM介绍 ChatGLM-6B是ChatGLM大模型系列中的一个开源模型(开源地址https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B),这个模型基于General Language Model (GLM)架构,拥有62亿参...
在之前的 ChatGLM 微调训练的实验中,由于数据量较小,调试效果并不理想。同时,数据需要符合 Prompt 的 jsonl 格式,而短时间内整理出合适的项目训练数据并不容易。然而,在社区中了解到了langchain基于本地知识库的问答功能,这或许我也可以自己搭建一个本地知识库,直接导入本地文件,从而实现本地知识库的问答功能。这...
这里就为langchain-chatglm创建一个单独的python虚拟机环境,名字叫:langchain-chatglm,后面会在该环境中安装跑langchain-chatglm的所有依赖。 conda create -n langchain-chatglm --clone base (注:因为是离线安装这里选择clone的方式创建,直接创建会报错) conda env list (获取环境列表) conda activate langchain-...
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: ...
ChatGLM是一种基于Transformer的自然语言生成模型,可以用于自动回答用户的问题、生成文章、摘要等任务。LangChain则是一个基于Python的开源框架,用于训练和部署基于Transformer的机器学习模型。通过将ChatGLM和LangChain结合使用,我们可以轻松地构建自己的私有知识库。二、准备数据集在开始构建知识库之前,我们需要准备一个高...
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。
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...
model=ChatZhipuAI(model="chatglm_turbo",api_key="xxxx",)print(model.invoke("hello,what today is today?")) 测试发现报错 报错 发现缺少了,联想到Zhipu AI发布了新的API v4版本新SDK,我猜测应该是LangChain-Community上面的ChatZhipuAI适配的应该是v3版本的SDK ...
参考链接:Github:https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat Langchain-chatchat版本:v0.3.1 安装环境:Ubuntu:22.04,CUDA:12.1 二、搭建过程 2.1 环境配置 2.1.1 创建chatchat虚拟环境 创建chatcaht虚拟环境 克隆仓库 安装依赖 使用模型推理框架并加载模型,这里用到的是Xinference。
此外，Langchain 的一大优势在于，对于大批量的文档内容可以一次性让模型进行总结归 纳，避免 ChatPDF 或 AskYourPDF 单次仅能上传一篇文档的麻烦。此处我们选择挂载策略 及宏观研报，并令 ChatGLM2 概括近期各家券商策略研报的行业配置观点。回答格式为：【券商名称：】，【核心观点：】。可以看出，虽然受限于 Chat...