二、chatglm与langchain集成 2.1、组件引用准备: 2.2、单步骤方法实现 2.3 langchain的LLM扩展 三、封装 一、私有化知识中心整体介绍 在对chatglm2-6的环境搭建完成之后,我们便可以开始使用langchain与chatglm搭建一个私有的知识中心(别问为什么要搭建知识中心,因为这是我最初的想法,后面的AIGC应用会在知识中心的基...
至此CustomAgent 的主要逻辑就定义完了,把他们封装到一个LLMChain中,搭配你自建的 ChatGLM 服务,程序就可以跑起来了。比如我问这两个问题,都必须要联网查询。跑个 Demo 看看吧: 可以看到,Custom Agent 已经能很好的工作了,这两个问题都必须有实时信息的参与,只要第一步 ChatGLM 的”任务表“的返回是正确的,联...
这篇内容是对llm_universe课程第一部分中LLM介绍的总结 认识大语言模型LLM 时间:2024-04-15,星期一 一、大型语言模型(LLM)理论简介 大语言模型(LLM)的概念 ⼤语⾔模型(LLM,Large Language Model),也称⼤型语⾔模型,是⼀种旨在理解和⽣成⼈类语⾔
首先LangChain 是一个框架,这个框架是用来让开发者进行 LLMs (大语言模型)应用开发的。 可以理解是为各种 LLM 开发的脚手架,将 LLM 的各个组件进行封装和链接。把 LLMs 相关的组件“链接”在一起,简化 LLMs 应用的开发难度,方便开发者快速地开发复杂的 LLMs 应用。 举一个不是很恰当的栗子,从 Java 工程师...
(LLM):url="https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/eb-instant"model_name:str=Field(default="ERNIE-Bot-turbo",alias="model")request_timeout:Optional[Union[float,Tuple[float,float]]]=None temperature:float=0.95"""temperature 说明: (1)较高的数值会使输出更加随机...
LLMs之ToolAgent:基于LangChain框架采用ChatGLM3通过调用自定义的工具实现ToolAgent的功能(arxiv论文查询、天气查询、数值计算等单工具调用或者多工具调用)输出详解实战 基于LangChain框架采用ChatGLM3通过调用自定义的工具实现ToolAgent的功能(arxiv论文查询、天气查询、数值计算等单工具调用或者多工具调用)代码实战详解 ...
由于LangChain 没有对 ChatGLM 的支持,需要用自定义LLM Wrapper的方式封装ChatGLM模型。官方的实现参考:How to write a custom LLM wrapper。 同时借鉴在huggingface上的实现。加载本地ChatGLM模型。 相关代码 这里可以引申一个知识点,如何将ChatGLM进行本地化部署并通过本地Api对外提供服务。 加载外部数据并...
首先LangChain 是一个框架,这个框架是用来让开发者进行 LLMs (大语言模型)应用开发的。 可以理解是为各种 LLM 开发的脚手架,将 LLM 的各个组件进行封装和链接。把 LLMs 相关的组件“链接”在一起,简化 LLMs 应用的开发难度,方便开发者快速地开发复杂的 LLMs 应用。
json().get("access_token") # 继承自 langchain.llms.base.LLM class Wenxin_LLM(LLM): # 原生接口地址 url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/eb-instant" # 默认选用 ERNIE-Bot-turbo 模型,即目前一般所说的百度文心大模型 model_name: str = "ERNIE-Bot-...
ChatGLM 集成进LangChain工具链中,当然如果有其他的自己搭建的LLM模型也可以采用类似的方式集成。 接入自己的LLM 参考官方文档# How to write a custom LLM wrapper,只需要集成LLM方法,并且实现_call方法即可。一个简单的自定义LLM如下:...