pip install--upgradelangchain 4、调用智谱AI的GLM-4大模型 LLM的选择有多种方案。 方案一:远程调用OpenAI的ChatGPT系统API,效果较好,token花费较贵; 方案二:远程调用智谱AI的GLM-4的API,效果较好,token花费较低; 方案三:本地部署开源大语言模型ChatGLM3-6B,效果较差,不需要收费,但电脑需要有13GB以上的GPU。
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser # 填写您自己的APIKey ZHIPUAI_API_KEY = api_key glm4 = ChatZhipuAI( temperature=0.1, api_key=ZHIPUAI_API_KEY, model_name="glm-4", ) glm4_chain=( glm4 | StrOutputParser() ) print(glm4_chain.invoke("你好?"))编辑...
SystemMessage(content="你的角色是一个诗人."),HumanMessage(content="用七言绝句的形式写一首关于AI的诗."),]streaming_chat=ChatZhipuAI(model="glm-4",temperature=0.5,streaming=True,callback_manager=CallbackManager([Streaming
前段时间智谱AI推出了新一代LLM-GLM4,随之而来智谱AI发布了新版本API SDKv4由于最近我在自研自己的智能摘要平台,除了OpenAI,想着也能接入我们自己国产大模型之光GLM,一个调用方便,一个是为了降低Token成本🤭。GLM4和GLM3-turbo经过Prompt实测能达到我们智能摘要要求 (这项测试后面再进行分享)。接下来就是要集成进...
在具体参数选择上，我们以text2vec-base-Chinese 作 为 Embedding 模型，以 ChatGLM2-6B-int4 版本作为 LLM 问答模型，选择相似性最高的 4 段文档放入提示中。此 处我们首先选择行业研报进行挂载，其中包括了同花顺的业绩点评报告。当询问研报中出 现的营业收入数据时，Langchain 已经搜索到了正确答案所对应的段落...
model_name="glm-4", ) 2、加载文档 这里特定领域用户的数据来源于一个示例的ordersample.csv文件,这个文件可以从我的github上获取:https://github.com/taoxibj/docs/blob/main/ordersample.csv 文件具体内容如下: 把orersample.csv下载到jupyter notebook当前ipynb文件目录,使用CSV文档加载器,加载文档内容: ...
本视频详细介绍了利用最新得langchain0.3版本框架去搭建GLM4并对其进行本地部署,并且还利用了RAG进行本地知识库的构建。从github项目下载,框架环境配置,模型本地部署,模型微调,效果展示详细带你手把手熟悉模型流程。感谢各位观众老爷的观看,希望大家能够三连支持一下
model="glm-4", temperature=0.5, streaming=True, callback_manager=CallbackManager([StreamingStdOutCallbackHandler()]), ) streaming_chat(messages) 高级使用(Agent调用) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 from langchain_community.chat_models import ChatZhipuAI import os from lang...
在langchain-chatglm文件夹中,有一个名为config.py的文件,其中包含了模型的配置信息。根据需要修改配置信息,例如设置GPU计算、调整模型参数等。 运行模型 配置完成后,可以开始运行模型。在终端中输入以下命令: python3 main.py 等待模型加载完成后,即可开始使用ChatGLM进行聊天。 三、总结 本文介绍了Langchain-Chat...
🔗 LangChain-GLM 项目介绍 本项目通过langchain的基础组件,实现了完整的支持智能体和相关任务架构。底层采用智谱AI的最新的 GLM-4 All Tools, 通过智谱AI的API接口,能够自主理解用户的意图,规划复杂的指令,并能够调用一个或多个工具(例如网络浏览器、Python解释器和文本到图像模型)以完成复杂的任务。 图|GLM-4 ...