# 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...
fromlangchain.chainsimportLLMChainfromlangchain_core.runnablesimportRunnablePassthroughllm_chain=LLMChain(llm=chatglm_llm,prompt=prompt) RAG用于模型推理 query="你知道gemini吗?"retriever=db.as_retriever()rag_chain=({"context":retriever,"question":RunnablePassthrough()}|llm_chain)rag_chain....
WebLangChain_ChatGLM系统通过结合WebLangChain和ChatGLM3等先进技术,为中文用户打造了一个强大的RAG系统。该系统能够利用互联网作为外部知识库,提高大型语言模型回答问题的准确性和可靠性。随着人工智能技术的不断发展,WebLangChain_ChatGLM系统将在更多领域发挥重要作用,为人们的生活和工作带来更加智能和便捷的体验。同时...
Langchain-Chatchat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 RAG 与 Agent 应用项目。 确保conda已安装: 打开终端。输入conda --version并按回车,如果conda已正确安装,它将显示安装的版本号。如果未安装,请先下载并安装Miniconda或Anaconda。 创建新环境: 使用conda命令创建一个新的...
设计RAG prompt template 当完成检索后,RAG 会将相似度最高的检索结果包装为 Prompt,让 LLM 进行筛选与重构,因此我们需要为每个 LLM 设计一个 RAG prompt template,用于在 Prompt 中区分这些检索结果,而这部分的提示信息我们又可以称之为 context 上下文,以供 LLM 在生成答案时进行参考。以 ChatGLM3 为例,它的...
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。
三、RAG(检索增强生成)和 Finetune(微调) RAG和Finetune两者都是提升大语言模型效果的主流方法。 微调: 通过在特定数据集上进一步训练大语言模型,来提升模型在特定任务上的表现。 总结来说,RAG和Fine-tuning都是用于提升大型语言模型在特定任务上表现的方法,但它们的方法和成本不同。RAG通过检索相关信息辅助生成答案...
面向大模型的垂直领域精调，现在有个开源的开发框架，叫做Langchain，非常好用。它把这些开源模型微调的工作组组装起来了。它的作用就是可以让AI开发人员把像LLama，chatGLM、千问、Yi等一些开源大模型，然后做我们上周提到过的LoRA等微调方式，结合知识库的管理，可以往里面上传数据，做本地化部署，可以定制化自己的...
LangChain-Chatchat 是基于 ChatGLM 等大语言模型与 LangChain 等应用框架实现,开源、可离线部署的 RAG 检索增强生成大模型知识库项目。最新版本为v0.2.10,目前已收获 26.7k Stars,非常不错的一个开源知识库项目。 项目地址:https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat ...
该项目是个典型的RAG项目,通过langchain+LLM实现本地知识库问答,建立了全流程可使用开源模型实现的本地知识库对话应用。目前已经支持使用 ChatGPT,星火spark模型,文心大模型,智谱GLM 等大语言模型的接入。该项目实现原理和一般 RAG 项目一样,如前文和下图所示: 整个RAG 过程包括如下操作: 1.用户提出问题 Query 2....