训练与微调ChatGLM模型:利用ChatGLM的强大生成能力,对模型进行训练或微调,使其更好地适应本地知识库。这可以通过使用本地知识库中的数据进行有监督训练或无监督预训练来实现。 构建问答系统前端:开发一个易于使用的问答系统前端,允许用户输入问题并获得回答。前端界面可以是一个简单的命令行界面、Web界面或移动应用。
2.1.1 ChatGPT 2022年1月30日,0penAl发布了ChatGPT。这是一个基于大语言模型(LLM)的对话机器人(Chat Bot),它的定位是一个AI助手,可以回答通识性和专业领域的各种问题(包括编码相关问题),支持中英文在内的多语言,且支持多轮对话。 ChatGPT自发布以来已经十分火热,短短的2个月,月活已经破亿,远超于TikTok等一...
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...
ChatGLM2-6b-32k是在ChatGLM2-6B的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力,能够更好地处理最多32K长度的上下文。既然有更好的模型,而且默认还是这个,为啥不用最新的呢(其实是ChatGLM-6B尝试失败了,出现了我无法解决的问题,大概率是版本太老,资源丢失了). 模型下载 ChatGLM-6B-32k下载 在https://huggingface.c...
此外,Langchain 的一大优势在于,对于大批量的文档内容可以一次性让模型进行总结归 纳,避免 ChatPDF 或 AskYourPDF 单次仅能上传一篇文档的麻烦。此处我们选择挂载策略 及宏观研报,并令 ChatGLM2 概括近期各家券商策略研报的行业配置观点。回答格式为:【券商名称:】,【核心观点:】。可以看出,虽然受限于 Chat...
如下图运行python.exe ../web_demo.py,首先加载模型,可以通过http://127.0.0.1:7860 待启动完成,可以在浏览器端进行提问。 3 LangChain访问ChatGLM2 1、启动ChatGLM2 API 2、启动LangChainAPI 3、通过LangChain接口调用ChatGLM2 4、通过ChatGPT前端进行对话 来自:程序员笔记>《待分类》...
在本书前面的内容中,绝大多数LangChain例子都是基于OpenAI的ChatGPT模型实现的,其实LangChain可以适配并使用我们的国产模型。 LangChain与ChatGLM实践 ChatGLM 是由智谱AI推出的一系列大模型,这些模型基于大规模预训练技术,具备强大的自然语言处理能力。因为ChatGLM已经开源了包括 ChatGLM-6B在内的多个模型版本,为了降低...
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...
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年共同训练发布。 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,保留前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性...
一、简介 Langchain-ChatGLM 相信大家都不陌生,近几周计划出一个源码解读,先解锁langchain的一些基础用法。 文档问答过程大概分为以下5部分,在Langchain中都有体现。 上传解析文档 文档向量化、存储 文档召回 query向量化 文档问答 今天主要讲langch