05 LangChain-Chatchat构建知识问答 知识库对话功能的后端是在server/chat/knowledge_base_chat.py方法中实现的。 主要包括以下输入参数: query:查询语句 knowledge_base_name:知识库名称 top_k:匹配向量数 score_threshold:知识库匹配相关度阈值,取值范围在0-2之间,SCORE越小,相关度越高,取到2相当于不筛选。 hist...
基于LangChain-Chatchat实现的本地知识库的问答应用-kuaisu(检索增强生成(RAG)大模型) 基于ChatGLM 等大语言模型与Langchain 等应用框架实现,开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。 1.介绍 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...
conda create -n chatchat python=3.11 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,建议使用如下安装方式: pip install "langchain-chatchat[xinference]" -U 安装好python环境后,正式进入Langchain-chatchat环境配置。 2.3 初始化...
#拉取仓库$gitclonehttps://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git#进入目录$cdLangchain-Chatchat#安装全部依赖$pip install -r requirements.txt$pip install -r requirements_api.txt$pip install -r requirements_webui.txt#默认依赖包括基本运行环境(FAISS向量库)。如果要使用 milvus/pg_vector 等...
https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat/issues/2054 请注意,LangChain-Chatchat0.2.x系列是针对 Langchain0.0.x系列版本的,如果你使用的是 Langchain0.1.x系列版本,需要降级您的Langchain版本。 3.2. 模型下载 如需在本地或离线环境下运行本项目,需要首先将项目所需的模型下载至本地,通常开源 LL...
// 节流略 sendMsg() { // 构建请求参数 let that = this let params = { knowledge_base_name: "", //知识库名称 top_k: 3, score_threshold: 0.8, stream: true, local_doc_url: false, model_name: "Qwen-14B-Chat-Int4", prompt_name: "default", temperature: 0.7, query: this.msglist...
配置文件中对于SCORE_THRESHOLD的描述是“score越小,相关度越高,取到2相当于不筛选”。 根据langchain的源码,检索时distance越小越相似是正确的,但在使用threshold进行过滤时,score是转换过的,比如faiss默认应该用了_euclidean_relevance_score_fn(),即: 1 - distance / sqrt(2) 因此,实际是SCORE_THRESHOLD阈值越...
请注意,LangChain-Chatchat 0.2.x 系列是针对 Langchain 0.0.x 系列版本的,如果你使用的是 Langchain 0.1.x系列版本,需要降级您的Langchain版本。3.2. 模型下载如需在本地或离线环境下运行本项目,需要首先将项目所需的模型下载至本地,通常开源 LLM 与 Embedding模型可以从 HuggingFace 下载。
sendMsg(){// 构建请求参数letthat=thisletparams={knowledge_base_name:"",//知识库名称top_k:3,score_threshold:0.8,stream:true,local_doc_url:false,model_name:"Qwen-14B-Chat-Int4",prompt_name:"default",temperature:0.7,query:that.msglist[that.msglist.length-1].content,histort:[]//消息历史...
基于LangChain-Chatchat实现的本地知识库的问答应用-kuaisu(检索增强生成(RAG)大模型)基于ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现,开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。 1.介绍 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...