Langchain的Ollama 的实验性包装器OllamaFunctions,提供与 OpenAI Functions 相同的 API。因为网络的原因,OpenAI Functions不一定能访问,但如果能通过Ollama部署的本地模型实现相关的函数调用,还是有很好的实践意义。 2.Function Call Function Call,或者叫函数调用、工具调用,是大语言模型中比较重要的一项能力,对于扩展...
目标:使用LangChain调用Ollama进行对话 Ollama官网: https://python.langchain.com/docs/integrations/chat/ollama/ 使用LangChain调用Ollama: https://python.langchain.com/docs/integrations/chat/ollama/ 源代码在: https://github.com/SummerFireWork/LLM...
本文在以LangChain+ChatGLM.CPP的基础上,分析了llama cpp, chatgpt 不同模型的Function Calling在参数上,调用上的区别,同时给出了基于ChatGLM.CPP的实现demo 1. 什么是Function Calling 根据openai文档,你可以在与大模型的对话过程中描述你要使用的Function信息,让大模型来选择使用哪个Function,大模型实际上并不会真...
Ollama安装包。LangChain和RAG入门籽料都可以分享给大家,记得三联支持一下~, 视频播放量 2796、弹幕量 88、点赞数 75、投硬币枚数 34、收藏人数 204、转发人数 15, 视频作者 大模型入门教程, 作者简介 带你玩转大模型,有趣又实用的知识分享~,相关视频:【全60集】强推!
为了使用Ollama进行模型部署和API_KEY获取，首先，你需要在Ollama上下载本地模型Qwen:14b，16GB内存/显存是推荐配置，如不足，可选择较小版本但可能影响Function Call性能。高德API用于天气查询，申请地址是console.amap.com/dev/ke...；Tavily API Key则用于优化的搜索，免费用户每月有一定调用额度，可...
在Langchain中使用Ollama 要在LangChain应用程序中使用Ollama,首先要从langchain_community.llmspackage导入相应的模块: fromlangchain_community.llmsimportOllama 然后,初始化一个Ollama模型实例: llm = Ollama(model="llama3.2") 现在可以调用模型来生成响应。例如: ...
ollama中包含了许多开源大模型,llama2只是其中的只有3.8G的一个小模型llama2:7b罢了。 为了实现更好的效果,建议用更大的模型比如13b或者70b。 运行大模型只需要对应的内存满足要求就可以了,不需要像训练那样需要太多的GPU开销啥的,挺划算的也挺好部署的,你们也可以试试用比较大的开源模型而不是用初始的那个llama2...
1、采用Langchain的Ollama库,新建get_BaseChatModel方法,按照名称返回ChatOllama或ChatOpenAI实例; 2、在model_config.py.example中添加了ollama相关配置,用于设置ollama模型名称和ollama部署发布地址; 3、在chat.py,knowledge_base_chat.py,file_chat.py,searc...
GLM4本地部署(支持function calling,code interpreter和文档解析) 6045 1 9:22 App 基于Langchain和ollama实现RAG,打造自己的专属知识库 1.3万 3 16:24 App 最详细GraphRAG教程-环境配置、本地部署流程、本地数据库导入、neo4j构建知识图谱 2万 26 1:16:50 App 从传统RAG到GraphRAG 2.2万 41 23:46 App...
我们还导入 Neo4j 的图类,这在 LangChain Community 包的 Graphs 模块中。我们还导入 Chat OpenAI 作为 Ollama 的后备模型。 在LangChain Experimental 包中,我们有一个 Graph Transformer 模块,我们将从那里导入 LLM Graph Transformer,它利用复杂的提示将数据转换为可以存储在图数据库中的形式。