一、LangChain与ChatGLM2简介 LangChain是一个基于Python的自然语言处理库,它提供了丰富的工具和算法,用于处理文本数据。通过LangChain,我们可以轻松实现文本分类、实体识别、情感分析等功能,为构建问答系统提供坚实的基础。 ChatGLM2则是一个基于Transformer架构的自然语言生成模型,它在对话中能够生成自然、流畅的语言。Ch...
更高效的推理：基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。更开放的协议：ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放，在获得官方的书面许可后，亦允许商业使用。相比...
ChatGLM2-6B 使用了GLM的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等数据集上的性能取得了大幅度的提升,在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。 更长的上下文:基于FlashAttention...
在检索到相关信息后,我们使用ChatGLM2来生成回答。我们可以将检索到的信息作为输入,传递给ChatGLM2,并让它生成一个符合语境和语法的回答。ChatGLM2的强大文本生成能力可以帮助我们快速生成高质量的回答。 系统集成与测试 最后,我们将ChatGLM2和LangChain集成到一个问答系统中,并进行测试。测试过程中,我们可以模拟用户...
1、ChatGLM2大模型部署 LangChain需要配合大模型使用。官方文档基本上都基于OpenAI的模型api来操作。实际上我们也可以使用本地化部署的大模型。ChatGLM2是一个开源的大模型,量化后的版本完全可以在消费级显卡上部署。我们的探索都使用ChatGLM2来测试。可以参考这篇文章进行部署ChatGLM: 在确定可以运行ChatGLM2之后,我...
更高效的推理:基于Multi-Query Attention技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的模型实现下,推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。 更开放的协议:ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,在获得官方的书面许可后,亦允许商业使用。
ChatGLM2-6B则是一种基于Transformer架构的语言模型,它具有强大的自然语言理解和生成能力。通过与LangChain的结合,我们可以利用ChatGLM2-6B从海量知识中快速获取与问题相关的信息,提高知识获取的效率和准确性。接下来,我们将分步骤介绍如何结合使用LangChain和ChatGLM2-6B搭建个人专属知识库。第一步:创建个人知识库在...
于是开始从单纯的部署,写代码调用ChatGLM开始,到将其与langchain集成,再到后来想要开发一套属于自己的AIGC应用,实现旅行游记,图文小说的生产 差不多2个多月的时间,目前已经跑通了整个流程,在没有lora微调SDXL的情况下已经成功发布一篇小红书(实验性的发布)西北日常生成 ...
在对chatglm2-6的环境搭建完成之后,我们便可以开始使用langchain与chatglm搭建一个私有的知识中心(别问为什么要搭建知识中心,因为这是我最初的想法,后面的AIGC应用会在知识中心的基础上构建,作为素材库)对于怎么搭建chatglm环境或者什么素材库不清楚的朋友,请看我上一篇文章:chatglm2-2b+sdxl1.0+langchain打造私有...
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...