当询问研报中出 现的营业收入数据时，Langchain 已经搜索到了正确答案所对应的段落，并通过 ChatGLM 给出了准确的回答。接下来我们选择金工研报进行挂载，针对我们团队前期所挖掘的高频选股因子进行提问。由于 ChatGLM2 模型从未见过该因子的相关资料，若直接询问只会导致模型无中生有、生 搬硬套。但在 Langchain 的...
# OpenAI API的基本地址 (注意这里其实是本地部署的 ChatGLM3 模型服务地址)openai_api_base="http://127.0.0.1:8000/v1"# ChatOpenAI 模型的配置llm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k",streaming=True,temperature=0.1,).configurable_alternatives(# 为字段设置标识符# 在配置最终可运行时,我们可以使用此...
1.2 langchain-ChatGLM流程介绍 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: ...
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。
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...
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...
三、如何在实际应用中使用LangChain和ChatGLM LangChain应用场景:你可以使用LangChain来开发一个去中心化的语音助手,用户可以通过语音指令来控制智能家居设备、查询天气、设定提醒等。在这个场景中,LangChain将充当用户与智能合约之间的桥梁,确保数据隐私和安全。 ChatGLM应用场景:你可以使用ChatGLM来构建一个智能问答系统...
更高效的推理：基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。更开放的协议：ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放，在获得官方的书面许可后，亦允许商业使用。相比...
在具体 参数 选 择上 , 我们 以 text2vec-base-Chinese 作为 Embedding 模型,以 ChatGLM2-6B-int4 版本作为 LLM 问答模型,选择相似性最高的 4 段文档放入提示中。此 处我们首先选择行业研报进行挂载,其中包括了同花顺的业绩点评报告。当询问研报中出 现的营业收入数据时,Langchain 已经搜索到了正确答案所对应...
ChatGLM3和ChatGPT作为当前最热门的大型语言模型,均支持在Langchain框架下进行Agent调用。通过Agent调用,模型能够利用训练时内化到无穷参数中的知识,还可以调用不同的工具,甚至是将多种工具组合起来以解决特定的问题。例如,ChatGLM3可以调用arxiv工具查询学术论文,调用天气工具获取实时天气信息,甚至调用计算器进行复杂的数...