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。 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,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性。 在...
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。 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,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性。 在...
模型微调:针对本地知识库的特点,对ChatGLM模型进行微调,以提升问答的准确性和相关性。 链式工作流:利用LangChain的链式工作流,将知识库检索、模型推理等步骤串联起来,实现自动化处理。 三、系统实现 1. 知识库管理 首先,需要构建一个本地知识库,并将其存储为易于检索的格式。可以使用关系型数据库或NoSQL数据库来...
准备本地知识库:将知识库整理成适合问答系统的格式,如JSON、CSV或数据库。 2. 整合LangChain和ChatGLM 使用LangChain框架,创建一个新的LLM应用程序。 将ChatGLM模型集成到应用程序中,作为问答系统的核心组件。 3. 数据处理和索引 对本地知识库进行预处理,提取关键信息并构建索引。 使用LangChain提供的数据处理工具,...
随着人工智能技术的飞速发展,问答系统作为人机交互的重要桥梁,已经在日常生活中扮演着越来越重要的角色。LangChain和ChatGLM作为两项前沿的自然语言处理(NLP)技术,为我们构建本地知识库问答系统提供了有力支持。本文将详细介绍如何使用LangChain和ChatGLM实现本地知识库问答系统,包括技术原理、实践步骤和注意事项。 二、La...
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、可离线运行的知识库问答解决方案。 受GanymedeNil 的项目 document.ai和AlexZhangji 创建...
二、基于LangChain+ChatGLM3实现本地知识库问答 2.1 大模型的发展历程 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。
本次开源大模型体验官活动基于华为云一站式AI开发平台ModelArts,使用云端算力快速实现大模型的调用,并基于大语言模型开发框架——LangChian,实现LangChian+ChatGLM3的本地知识库问答。 一、大模型的发展历程 1.1 chatGPT 2022年11月30日,OpenAI发布了ChatGPT。这是一个基于大语言模型(LLM)的对话机器人(Chat Bot),...
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: (1-2)准备本地知识库文档目前支持 txt、docx、md、pdf 格式文件,使用Unstructured Loader类加载文件,获取文本信息,loader类的使用参考https://python.langchain.com/en/latest/modules/indexes/documen...
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...