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。 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,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性。 在...
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等大语言模型直接接入,或通过fastchat api形式接入Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV等模型。今天分享中Embedding默认选用的是GanymedeNil/text2vec-large-...
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...
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: (1-2)准备本地知识库文档目前支持 txt、docx、md、pdf 格式文件,使用Unstructured Loader类...
我们为此提供了一 套完备的解决方案：Langchain+本地化部署大语言模型 ChatGLM2-6B。我们将 Langchain中知识库挂载相关架构、模块进行了介绍，发现搭配 Langchain 后大模型的回答质量具有 明显提升，利用 ReAct 架构可以较好地充分发挥大模型的各方面性能。 随后我们针对部分开源大语言模型的各项指标进行对比，发现 GPT...
--trim-folder: 删除本地文件夹中不存在的文档文件数据库。用于释放本地磁盘空间,删除未使用的文档文件。 -n, --kb-name TEXT:指定要操作的知识库名称。默认值为KB_ROOT_PATH中存在的所有文件夹。 -e, --embed-model TEXT:指定嵌入模型。 --import-from-db TEXT:从指定的sqlite数据库导入表。
利用 langchain 实现的基于本地知识库的问答应用。通过ChatGLM对一份本地的文档进行解析。并根据解析内容对用户输入的问题进行回答。 项目工程结构 加载ChatGlm模型 由于LangChain 没有对 ChatGLM 的支持,需要用自定义LLM Wrapper的方式封装ChatGLM模型。官方的实现参考:How to write...
LangChain是一个开源的自然语言处理工具,它提供了一系列功能强大的组件,如文本分类、实体识别、情感分析等。GLM则是一个通用的语言模型,具备强大的文本生成和理解能力。通过结合LangChain与GLM,我们可以实现一个高效、准确的问答应用。 二、构建本地知识库
一种利用langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用,目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。 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等大语言模型直接...
1.1本地知识库问答的原理图 1.2项目Git地址 GitHub.comgithub.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM#%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93%E7%9A%84-chatglm-%E7%AD%89%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%...