客悦智能客服可以集成到企业的官方网站或应用程序中,为用户提供实时的问答服务。通过结合ChatGLM-6B和Langchain平台构建的知识库,客悦智能客服可以更加准确地回答用户的问题,提高用户体验和满意度。 例如,当用户在企业的官方网站上查询产品相关信息时,客悦智能客服可以调用知识库中的相关数据,为用户提供准确的答案。同时,...
一、ChatGLM-6B与LangChain简介 ChatGLM-6B:是由清华大学与智谱AI共同研发的开源中文对话大模型,具备强大的语言理解和生成能力,能够处理各种中文自然语言任务,包括但不限于文本生成、文本分类、问答系统等。 LangChain:是一个灵活的、可组合的NLP和机器学习工具库,旨在通过模块化的方式,将各种NLP工具和模型(如ChatGPT...
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 = "chatglm-6b"中的chatglm-6b改为chatglm2-6b,即可运行,其他运行或修正方法同langchain-ChatGLM。 以上...
作者当前搭建了GPT平替网站:Hi-GPT - 人工智能,触手可及 目标:原始使用ChatGLM-6B可接受的文字长度有限,打算结合LangChain实现长文本生成摘要.方法:step1:自定义一个GLM继承LangChain中的langchain.llms.bas…
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...
之前教过大家利用 langchain + ChatGLM-6B 实现个人专属知识库,非常简单易上手。最近,智谱 AI 研发团队又推出了 ChatGLM 系列的新模型 ChatGLM2-6B,是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,性能更强悍。
LangChain和ChatGLM-6B是两种流行的文本处理工具,各有其独特的优势。LangChain是一个用于自然语言处理的框架,而ChatGLM-6B是一种基于Transformer的大型语言模型。尽管它们的功能强大,但也有其局限性。例如,ChatGLM-6B在处理长文本时可能会遇到性能问题,而LangChain可能无法处理大规模的文本数据。因此,将两者结合使用...
ChatGLM-6B依赖Pytorch,所以安装cuda版本所对应的PyTorch 在langchain-chatglm的conda环境下执行: conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia 链接如下: 清华源地址: 操作步骤: 1)修改用户目录下的.condarc文件
我们 选用其中表现较好的 ChatGLM2-6B 进行部署，以 Langchain 的框架将我们收集到的部分研 报进行向量化并挂载。最终在多个实际投研场景下进行测试，发现模型的回答相较于之前 的原模型有了大幅提升，能够在多篇文档中找到问题所在段落并进行整合、输出。因此， 将 Langchain 与 ChatGLM 结合后的模型是低成本提升...
模型下载问题解决后,我把模型文件放在了 ChatGLM2-6B/model 目录下,完整目录地址:/mnt/workspace/ChatGLM2-6B/model。 修改模型地址 打开web_demo.py 文件,找到下面这两行,把引号里面模型地址改为下面这样刚刚放模型的目录名。不改的话,模型启动会去联网下载7个1G多的...