选中知识库并没有对应的接口,主要是选中知识库后,更新界面的(1)知识库介绍(2)知识库文档信息,包括源文件(遍历文件夹)和向量库(遍历数据库)。 (1)遍历文件夹 比如 test 知识库对应的 L:\20231106_ConversationSystem\ChatCopilot\Langchain\Langchain-Chatchat-0.2.8\knowledge_base\test 文件夹。
一.Langchain-Chatchat 知识库管理 1.Langchain-Chatchat 对话和知识库管理界面 Langchain-Chatchat v0.28 完整的界面截图,如下所示: 2.知识库中源文件和向量库 知识库 test 中源文件和向量库的位置,如下所示: 3.知识库表结构 knowledge_base 数据表内容,如下所示: 二.知识库操作 1 序号操作名字功能解释链接...
我们使用 pip 进行 langchain-chatchat 安装,并且采用清华源,具体安装命令如下所示 pip install langchain-chatchat -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 因模型部署框架 Xinference 接入 Langchain-Chatchat 时需要额外安装对应的 Python 依赖库,因此如需搭配 Xinference 框架使用时,需要进行对应的...
Langchain-Chatchat一种利用 [langchain](https://github.com/hwchase17/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。大致过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与...
大语言模型也只是将用户提供的大规模数据集训练而来,也并非万能的什么都知道,特别是一些小众知识、内部数据或私密的个人数据等,此时ChatGLM3肯定会胡乱回答就是ChatGPT4也不一定能给出满意回答;不少公司、个人都有自己的知识库或日志等此时如有可将这些数据以某种方式挂
LangChain + ChatGLM2-6B 构建知识库 LangChain 知识库技术原理 目前市面上绝大部分知识库都是 LangChain + LLM + embedding 这一套，实现原理如下图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为...
简单来说,大模型是指在训练过程中使用了大量数据的人工智能模型,具有更强的泛化能力和更高的准确性。Langchain和ChatChat就是这样的大模型,它们通过深度学习技术,能够从海量数据中提取知识,并生成自然语言回答。 二、Langchain与ChatChat Langchain和ChatChat都是目前比较热门的大模型。Langchain以其强大的文本生成能力...
1.知识库启动: 见上一篇文章 2.api接口部署: 在/Langchain-Chatchat/configs的serve_config文件中可以修改api的相关端口 # api.py serverAPI_SERVER={"host":DEFAULT_BIND_HOST,"port":6006,}# fastchat openai_api serverFSCHAT_OPENAI_API={"host":DEFAULT_BIND_HOST,"port":20000,} ...
ChatChat: ChatChat则是一个专注于聊天机器人领域的技术框架,它利用自然语言处理和机器学习技术,实现了智能对话和交互。ChatChat支持多轮对话和上下文管理,能够为用户提供更加自然、流畅的对话体验。通过将Langchain与ChatChat结合使用,我们可以构建一个功能强大、易于部署的本地知识库问答系统。 三、构建本地知识库问答...