LangChain是一个开源的应用开发框架,目前支持Python和TypeScript两种编程语言。它赋予LLM两大核心能力:数据感知,将语言模型与其他数据源相连接;代理能力,允许语言模型与其环境互动。LangChain的主要应用场景包括个人助手、基于文档的问答、聊天机器人、查询表格数据、代码分析等。 ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组...
LangChain 是一个围绕大语言模型应用而开发的开源框架，可以将 LLM 模型、向量数据 库、交互层 Prompt、外部知识、外部工具整合到一起，允许用户围绕大语言模型快速建 立管道和应用程序，直接与 ChatGPT 或 Huggingface 中的其他 LLM 相连，从而在一定程度 上弥补模型本身的缺陷，提升用户的使用效率。 对于投研实际应...
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/...
现已支持使用 ChatGLM-6B、 ClueAI/ChatYuan-large-v2 等大语言模型的接入 该项目中 Embedding 默认选用的是 GanymedeNil/text2vec-large-chinese,LLM 默认选用的是 ChatGLM-6B,依托上述模型,本项目可实现全部使用开源模型离线私有部署 本项目实现原理如下图所示 (与基于文档的问答 大同小异,过程包括:1 加载文档...
LLM与langchain/数据库/知识图谱的结合应用,且解读langchain-ChatGLM项目的关键源码,不只是把它当做一个工具使用,因为对工具的原理更了解,则对工具的使用更顺畅 其中,解读langchain-ChatGLM项目源码其实不易,因为涉及的项目、技术点不少,所以一开始容易绕晕,好在根据该项目的流程一步步抽丝剥茧之后,给大家呈现了清晰...
大模型和提示词。大模型部分封装了对不同模型的和管理和调用，如chatglm、palm、chatgpt系列等等，配置...
镜像选择“镜像市场”,镜像名称搜索“ChatGLM-6B”,选择该镜像创建GPU云主机即可。 1:GPU云主机创建成功之后,登录GPU云主机。 2:确定环境: 首先,确信你的机器安装了 Python 3.8 及以上版本, python --version 如果版本达不到,需要升级对应的python版本。
LangChain是一个用于构建基于大型语言模型(LLM)的应用程序的库。它为开发者提供了一种便捷的方式,可以将LLM与其他计算或知识源结合起来,从而创造出更加智能和强大的应用程序。 LangChain的目标是帮助开发者充分发挥大型语言模型的优势,使其在各种领域,如自然语言处理、问答系统、文本生成等方面得到更广泛的应用。
“经过前期的探索和准备,我们终于迈出了第一步:使用ChatGPT和 LangChain这些强大的工具,初步完成了专属知识库的搭建。” 01 — 继昨天部署 ChatGLM2-6B 成功后,工程落地实践|国产大模型 ChatGLM2-6B 阿里云上部署成功,今天继续向“专属知识库”的目标前进。 ...
LangChain+pinecone+(ChatGPT、ChatGLM2) 现成开源方案:Quivr、PrivateGPT 方案一在上文微调实践中已初步介绍,但碍于需要的行业训练数据暂未整理好,所以本篇先介绍第二种方案的具体实施: LangChain+向量数据库+ChatGLM2 LLM+向量数据库方案核心 三步走实现私有知识库 1. 将私有知识库内容经过 embedding 存入向量...