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...
方法:直接将自己服务器的地址加上程序输出的URL结合,将结合后的网址输入进自己的浏览器即可访问使用。 如我的服务器地址为192.168.5.65,加上程序输出的URL,结合后为:192.168.5.65:7860,访问结合后的地址即可使用。 LangChain-ChatGLM2-6B的配置方法 将langchain-ChatGLM目录下的configs2中LLM 名称:LLM_MODEL = "...
以本项目中默认使用的 LLM 模型THUDM/ChatGLM3-6B与 Embedding 模型BAAI/bge-large-zh为例: 下载模型需要先安装 Git LFS,然后运行 $ git lfs install $ git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b $ git clone https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh 3. 初始化知识库和配置文件 按照下列...
配置知识库路径(basic_settings.yaml),这步可以不做,如果你就是用前面配置好的数据库地址。 默认知识库位于CHATCHAT_ROOT/data/knowledge_base,如果你想把知识库放在不同的位置,或者想连接现有的知识库,可以在这里修改对应目录即可。 # 知识库默认存储路径 KB_ROOT_PATH: D:\chatchat-test\data\knowledge_base #...
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...
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的段落...
WebLangChain_ChatGLM 使用的代码基于 git 仓库进行管理,详细代码参考 github 上的 weblangchain_chatglm 代码仓库 。 首先需要下载代码库到本地: git clone git@github.com:kebijuelun/weblangchain_chatglm.gitcdweblangchain_chatglm 然后参考下述流程分别对 ChatGLM3 和 WebLangChain 进行配置。
首先,在AI Gallery中找到这个Notebook的项目——基于LangChain+ChatGLM3的本地知识库问答 点击“Run in ModelArts”按钮,进入到Jupyter Notebook的项目页面(页面上有很详细的每一步的操作教程,可以仔细阅读并参考) 默认的2核4GB的配置不满足我们的要求,需要手动进行切换到 1*P00|CPU8核 的配置 第一步是下载Chat...
部署LangChain+ChatGLM项目需要按照一定的步骤进行,包括环境准备、下载项目文件、安装依赖、配置模型等。下面我们将详细介绍每个步骤,让你轻松掌握这一技术。一、环境准备首先,你需要准备一台服务器,并确保其满足以下要求: 操作系统:Windows 10; 内存:32GB; 显卡:RTX 3060,显存12GB。二、下载项目文件及模型你可以从Git...