LangChain-Chatchat(原 Langchain-ChatGLM): 基于 Langchain 与 ChatGLM 等大语言模型的本地知识库问答应用实现。 由于工作需要,尝试本地私有化部署了LangChain-Chatchat,整体部署过程是按照仓库中的readme和INSTALL.md来的,不过也遇到了一些小问题,比如部署过程中缺少库,一键启动脚本启动的服务无法使用服务器ip外部...
from langchain_core.runnables import RunnableParallel, RunnablePassthrough, RunnableLambda from langchain_openai.chat_models import ChatOpenAI from langchain_openai import OpenAIEmbeddings from langchain.prompts.prompt import PromptTemplate from langchain.prompts.chat import ChatPromptTemplate from langchain_...
通过OpenAI Embedding 或 开源的 text2vec-base-chinese 对数据进行向量化处理 持久化向量过的内容 利用LangChain开发整体的功能 使用了 ChatOpenAI,也配置了 ChatGLM3 的方式(本地部署安全且免费) 简易的Flask服务,开发一个GET的方式请求,方便接口调用并返回。 from langchain_community.document_loaders import Unstru...
简介: LangChain-23 Vector stores 向量化存储 并附带一个实际案例 通过Loader加载 Embedding后持久化 LangChain ChatOpenAI ChatGLM3对话 背景描述 向量存储,也称为向量数据库,是专门设计用于高效存储和索引由人工智能模型生成的向量嵌入的数据库。这些嵌入是表示数据点在多维空间中的高维向量,捕获复杂的语义关系。向量...
国外官网：https://chatmax.ai/ 国内官网：https://chatmax.net/ 总结 产品完整度：聚言整体功能框架...
请问一下我再初始化向量数据库的时候成功了, 脚本如下:python init_database.py --recreate-vs 其中使用了默认配置,只在model_config.py中修改了MODEL_ROOT_PATH = "/public/RAG/model"为我的本地模型路径,以及bge-large-zh-v1.5为我对应的保存路径 "bge-large-zh-v1.5"
LangChain-Chatchat (原 Langchain-ChatGLM): 基于 Langchain 与 ChatGLM 等大语言模型的本地知识库问答应用实现。 目录 介绍 变更日志 模型支持 Docker 部署 开发部署 软件需求 1. 开发环境准备 2. 下载模型至本地 3. 设置配置项 4. 知识库初始化与迁移 5. 启动 API 服务或 Web UI 常见问题 路线图 ...
后端:Python 开发框架:Langchain 大模型在线服务:智谱ChatGLM 向量数据库:Chroma 2.3 技术流程 核心技术流程如下 1.构建知识库: 首先将用户上传的一批文档(如PDF、TXT等),默认按照段落分割成N个Chunks(块) 2.知识库向量化:又称为Embedding,将所有Chunks处理为向量数据,以便计算机理解,这些数据会存入专用的向量数据库...
(可以尝试codegeex2模型,是基于chatglm2-6b模型,对显存需求少,可以满足本地部署,同时对于chatglm2-6b进行了进一步数据训练和优化) 2.如果使用的是text2vec-base模型,因为警告的存在只可以对词汇向量化,不可以对句子向量化,因此需要分词器来对句子进行分词,因此可以考虑更换分词器,目前使用的分词器当时分词的时候,过...
知识库这部分的效果不算好，还无法与Chat with RTX相比。建议对LLM感兴趣的朋友先玩Chat对话功能，后续...