EMBEDDING_DEVICE="cpu"LLM_DEVICE="cpu" 3.修改configs/server_config.py文件,将chatglm3-6b的device值从'cuda'改为‘cpu’. "chatglm3-6b":{"device":"cpu",} 6. PDF解析优化 1.在Langchain-Chatchat\document_loaders目录下新建一个myminerpdfloader.py文件用于解析PDF。 import re from bs4 import Be...
第一步:克隆项目打开终端,进入您想要存储项目的目录,然后运行以下命令克隆LangChain-ChatGLM项目: git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git 第二步:进入项目目录使用以下命令进入LangChain-ChatGLM项目目录: cd Langchain-Chatchat 第三步:安装依赖在项目目录下,运行以下命令安装所需的...
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...
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...
1、本地embedding模型配置,根据源码中的备注信息的描述,如果需要配置成本地的模型,则直接修改嵌入模型后的地址名称,按照作者备注的方式,配置路径。 2、LLM模型配置,如果需要配置成本地加载llm模型,原来的方式是设置远程模型为false,现在的方式,根据作者源码中的备注知道,我们需要修改所选择模型的配置文件里的local_model...
1、ChatGLM2大模型部署 LangChain需要配合大模型使用。官方文档基本上都基于OpenAI的模型api来操作。实际上我们也可以使用本地化部署的大模型。ChatGLM2是一个开源的大模型,量化后的版本完全可以在消费级显卡上部署。我们的探索都使用ChatGLM2来测试。 可以参考这篇文章进行部署ChatGLM: ...
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...
为了解决这个问题,我们可以使用LangChain和ChatGLM搭建一个本地私有化知识库系统。 二、系统架构 我们的系统主要由三部分组成:数据源、LangChain框架和ChatGLM模型。 数据源:这是知识库系统的基础,包括文档、网页、数据库等。我们需要将这些数据转换为模型可以理解的格式。 LangChain框架:这是一个强大的自然语言处理...
现如今,大语言模型发展到达了一个新高度,其应用场景也是适用于千行百业。而华为云EI更是具备了全栈AI能力,其提供的ModelArts是一站式AI开发平台,可帮助开发者智能、高效地创建AI模型和一键模型部署到云、边、端。 本期华为云的讲师是华为云EI开发生态的工程师杰森,分享主题是:基于LangChain+ChatGLM3的本地知识库...
我们为此提供了一 套完备的解决方案:Langchain+本地化部署大语言模型 ChatGLM2-6B。我们将 Langchain中知识库挂载相关架构、模块进行了介绍,发现搭配 Langchain 后大模型的回答质量具有 明显提升,利用 ReAct 架构可以较好地充分发挥大模型的各方面性能。 随后我们针对部分开源大语言模型的各项指标进行对比,发现 GPT...