2.1 核心步骤:如何通过LangChain+LLM实现本地知识库问答 2023年7月,GitHub上有一个利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用:langchain-ChatGLM (这是其GitHub地址,当然还有和它类似的但现已支持Vicuna-13b的项目,比如LangChain-ChatGLM-Webui ),目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运...
Agent 作为代理人去向 LLM 发出请求,然后采取行动,且检查结果直到工作完成,包括LLM无法处理的任务的代理 (例如搜索或计算,类似ChatGPT plus的插件有调用bing和计算器的功能) 比如,Agent 可以使用维基百科查找 Barack Obama 的出生日期,然后使用计算器计算他在 2023 年的年龄...
知识增强,专业术语为检索增强生成,即:Retrieval-Augmented Generation,RAG,其基本思路就是将大语言模型和知识库结合起来,通过外挂知识库的方式来增强大模型的生成能力。比如微软的 New Bing 是 GPT-4 + 搜索引擎的方案,而更一般的方案则是 LLM + 向量数据库的思路,下图展示了 RAG 运作的基本原理: RAG 运作的基本...
#将 document 通过 openai 的 embeddings 对象计算 embedding 向量信息并临时存入 Chroma 向量数据库,用于后续匹配查询 docsearch = Chroma.from_documents(split_docs, embeddings) # 创建问答对象 qa = VectorDBQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", vectorstore=docsearch, return_source_document...
打造智能客服:LLM和本地知识库完美协议的原理 #小工蚁 #langchain - 小工蚁于20230709发布在抖音,已经收获了21.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
最近大模型比较火热,自己也尝试了一些大模型的网页版,但是这些大模型只能进行比较通用知识的对话,想对特定领域知识进行学习和对话,考虑到数据隐私和安全的问题,就需要将大模型部署在本地。 好在目前最流行的Langchain可以帮我们实现大模型(LLM)的本地部署,并提供了本地知识库的建立和查询问答功能。鉴于自己是从事质量...
LangChain 是一个将AI中常用的功能封装成库的框架,它支持调用各种商用模型API和开源模型接口,提供了丰富的组件来支持复杂的AI任务。LangChain通过模块化设计,使得开发者可以轻松地构建、组合和优化AI工作流。 LLM(大语言模型) 则是基于大规模语料库预训练的自然语言处理模型,如GPT系列、ChatGLM等。这些模型具备强大的...
使用langchain搭建自己的本地知识库系统 什么是RAG RAG是retrieval-augmented-generation的缩写,翻译为中文的意思就检索增强,以基于最新,最准确的数据建立LLM的语料知识库。 LLM现存的痛点 我们知道LLM的知识库是通过现有的网络公开的数据作为数据源来训练的,现在公开的很多模型他们基于的训练数据会比我们现在网络上公开的...
比如，你所在公司内部的专有文档 LLM训练完成后新产生的数据 为了解决这个问题，在这门课程中，我们将...
下面通过使用LangChain与ChatGLM实现本地知识库外挂,主要分为如下几步:启动ChatGLM ApiServer服务、加载文档与文本分割、文本向量化与文本内嵌、通过LangChain将LLM与向量库Retriever(检索器)关联、绑定gradio; 由于网络原因在此过程中会下载nltk_data数据集与Embedding模型,自动下载可能不会成功,可手动下载...