langchain-chatglm原理LangChain是一种基于图神经网络(Graph Neural Network)的语言模型,它的原理是利用图神经网络对语言的句子结构进行建模和学习。具体来说,LangChain首先将输入的句子转化为一个有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG),其中每个节点代表一个单词或标点符号,每个边代表单词之间的依赖关系。 在Lang...
GLM的基本原理是将线性回归模型的形式扩展到一般的样本分布情况下,通过选择合适的误差分布和链接函数,将因变量的均值与预测变量进行联系。GLM的基本形式可以表示为: g(E(Y)) = Xβ, 其中,g()是一个链接函数,E(Y)是因变量的均值,X是预测变量的矩阵,β是参数向量。GLM的核心思想是选择适当的链接函数来建立因...
在本地或离线环境下运行,需要首先将项目所需的模型下载至本地,通常开源 LLM 与 Embedding 模型可以从 HuggingFace下载。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: 下载模型常用的网站有以下几个, 1.https://huggingface.co/2.https://www.modelscope.cn/...
langchain-ChatGLM是一个基于本地知识的问答机器人,使用者可以自由配置本地知识,用户问题的答案也是基于本地知识生成的。github链接为:GitHub – imClumsyPanda/langchain-ChatGLM: langchain-ChatGLM, local knowledge based ChatGLM with langchain | 基于本地知识的 ChatGLM 问答。 二、以淘宝衣服为例,测试问答...
区块链技术专家,精通各种联盟链、公链的底层原理,拥有丰富的区块链应用开发经验。 在之前的 ChatGLM 微调训练的实验中,由于数据量较小,调试效果并不理想。同时,数据需要符合 Prompt 的 jsonl 格式,而短时间内整理出合适的项目训练数据并不容易。然而,在社区中了解到了langchain基于本地知识库的问答功能,这或许我也...
接下来我们选择金工研报进行挂载,针对我们团队前期所挖掘的高频选股因子进行提问。由于 ChatGLM2 模型从未见过该因子的相关资料,若直接询问只会导致模型无中生有、生 搬硬套。但在 Langchain 的加持下,通过相似性匹配到对应研报段落后,模型最终给出了 非常准确的因子定义。此外,Langchain 的一大优势在于,对于大批...
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年共同训练发布。 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,保留前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性...
LangChain + ChatGLM2-6B 构建知识库 LangChain 知识库技术原理 目前市面上绝大部分知识库都是 LangChain + LLM + embedding 这一套,实现原理如下图所示,过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为...
在本书前面的内容中,绝大多数LangChain例子都是基于OpenAI的ChatGPT模型实现的,其实LangChain可以适配并使用我们的国产模型。 LangChain与ChatGLM实践 ChatGLM 是由智谱AI推出的一系列大模型,这些模型基于大规模预训练技术,具备强大的自然语言处理能力。因为ChatGLM已经开源了包括 ChatGLM-6B在内的多个模型版本,为了降低...