目前Milvus评分最高。 三、RAG开发案例 接下来我们实战开发一个基于特定知识库的智能问答应用。还是在Jupyter Notebook环境中执行。 1、创建智谱GLM4大模型对象 首先定义LangChain里智谱大模型的包装类,参考第一篇文章里有,或者从github上下载:https://github.com/taoxibj/docs/blob/main/zhipuai.py 创建大模型对象...
二、RAG开发案例 接下来我们实战开发一个基于特定知识库的智能问答应用。还是在Jupyter Notebook环境中执行。 1、创建智谱GLM4大模型对象 首先定义LangChain里智谱大模型的包装类,参考第一篇文章里有,或者从github上下载:https://github.com/taoxibj/docs/blob/main/zhipuai.py 创建大模型对象 ...
从零学习大模型——使用GLM-4-9B + BGE-M3 + langchain + chroma建立的本地RAG应用(一)——环境准备 2024/7/19更新:由于GLM4在2024/7/16发布了新的更新,所以在这之后下载到本地的模型在依赖搭建时需要依照新版本的规定进行安装 # 升级pippython -m pip install --upgrade pip# 更换 pypi 源加速库的安...
基于RAG的的医疗问答系统,用中华药典做数据库,从0到1实现一个医疗知识问答系统!理论+实战超详细解析包括代码实战、具体讲解、rag增强检索原理,附源码! 9726 139 23:54 App 【喂饭教程】20分钟学会微调大模型Qwen2.5,环境配置+模型微调+模型部署+效果展示详细教程!草履虫都能学会~ 1577 111 10:08 App 【Graph...
本视频详细介绍了利用最新得langchain0.3版本框架去搭建GLM4并对其进行本地部署,并且还利用了RAG进行本地知识库的构建。从github项目下载,框架环境配置,模型本地部署,模型微调,效果展示详细带你手把手熟悉模型流程。感谢各位观众老爷的观看,希望大家能够三连支持一下
下面直接进入正题,本文代码参考这篇文章:最新LangChain+GLM4开发AI应用程序系列(三):RAG检索增强生成篇 - windpoplar - 博客园 但是进行了一些改动,下面分点进行陈述: 1. 模型部分(换了Embedding模型) # 填写您自己的APIKey from langchain_community.chat_models import ChatZhipuAI ZHIPUAI_API_KEY = "xxx" ...
RAG(检索增强生成)技术虽然强大,但在某些复杂的代码解析任务中,官方提供的LangChain助手并不能完全满足需求。因此,我们决定自己动手,利用GLM-4-Long打包整个项目的代码,并进行深度解析。 首先我们需要将langchain-core代码整体打包到一个文本文档中,并标注好文件目录 ...
这是一个用Langchain 框架的RAG技术实现的ChatGLM4 / This is a ChatGLM4 implementation using the RAG technology of the Langchain framework - yangtengze/Langchain-RAG-GLM4
截至24/7/16,langchain-chatchat已更新至0.3.1。我提前保存了0.2版本的仓库代码。 GitHub - chatchat-space/Langchain-Chatchat: Langchain-Chatchat(原Langchain-ChatGLM, Qwen 与 Llama 等)基于 Langchain 与 ChatGLM 等语言模型的 RAG 与 Agent 应用 | Langchain-Chatchat (formerly langchain-ChatGLM),...
Agent❌不稳定✅针对ChatGLM3和QWen进行优化,Agent能力显著提升 LLM对话✅✅ 知识库对话✅✅ 搜索引擎对话✅✅ 文件对话✅仅向量检索✅统一为File RAG功能,支持BM25+KNN等多种检索方式 数据库对话❌✅ ARXIV文献对话❌✅ Wolfram对话❌✅ ...