因为ChatGLM已经开源了包括 ChatGLM-6B在内的多个模型版本,为了降低大家的学习成本,本书将以ChatGLM-6B为例介绍LangChain操作ChatGLM的知识。 ChatGLM介绍 ChatGLM-6B是ChatGLM大模型系列中的一个开源模型(开源地址https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B),这个模型基于General Language Model (GLM)架构,拥有62亿参...
SystemMessage(content="你的角色是一个诗人."),HumanMessage(content="用七言绝句的形式写一首关于AI的诗."),]streaming_chat=ChatZhipuAI(model="glm-4",temperature=0.5,streaming=True,callback_manager=CallbackManager([Streaming
这里展示了如何使用 ChatOpenAI 类来调用 GLM-4 模型。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from langchain_community.chat_models import ChatZhipuAI from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage import os os.environ["ZHIPUAI_API_KEY"] = "xxxxxx"#填入你...
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,这或许我也可以自己搭建一个本地知识库,直接导入本地文件,从而实现本地知识库的问答功能。这...
使用Langchain ChatOpenAILangchain 的ChatOpenAI类是对 OpenAI SDK 的封装,可以更方便调用。这里展示了如何使用 ChatOpenAI 类来调用 GLM-4 模型。 fromlangchain_community.chat_modelsimportChatZhipuAIfromlangchain_core.messagesimportAIMessage, HumanMessage, SystemMessageimportos ...
在使用LangChain进行AI应用程序开发前,需要准备好相应的开发环境,包括Conda、Jupyter Notebook、使用的智谱AI GLM-4大模型。 1、安装Conda 使用Python的人都会遇到库的安装、环境的管理问题,Conda就是解决这些问题的一个工具,目前有AnaConda和MiniConda两种,都是Continuum Analytics的开源项目。这两种的区别就是:AnaConda大...
🔗 LangChain-GLM 项目介绍 本项目通过langchain的基础组件,实现了完整的支持智能体和相关任务架构。底层采用智谱AI的最新的 GLM-4 All Tools, 通过智谱AI的API接口,能够自主理解用户的意图,规划复杂的指令,并能够调用一个或多个工具(例如网络浏览器、Python解释器和文本到图像模型)以完成复杂的任务。 图|GLM-4 ...
2828 1 03:39 App Xinference+Langchain-Chatchat一键运行qwen2.5 1197 5 02:13:42 App Langchain chatchat是如何打造出来的?官方制作教程:ChatGLM+Langchain预训练\微调部署,学完即可就业 浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息...
简介:本文介绍了如何利用LangChain思想和GLM(大语言模型)来创建一个本地的知识库,包括明确目标、数据收集与处理、建立知识表示模型、训练优化模型、部署应用等步骤,并强调了数据质量、模型选择、性能评估等关键点。同时,文章还介绍了百度智能云一念智能创作平台,助力知识库的高效创建与管理。
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...