修改configs\model_config.py #本文将通过Ollama跑Qwen-14B,修改配置如下: #LLM_MODELS = ["chatglm3-6b", "zhipu-api", "openai-api"] LLM_MODELS = ["ollama"] #在ONLINE_LLM_MODEL 里做如下修改 ONLINE_LLM_MODEL = { …… # 加入Ollama "oll
EMBEDDING_MODEL:文本向量化对应的模型名称,与MODEL_PATH里面的embed_model里面的key对应,key对应的value与MODEL_ROOT_PATH地址拼接形成完成的模型地址 LLM_MODELS:大语言模型的名称,与MODEL_PATH里面的llm_model里面的key对应,key对应的value与MODEL_ROOT_PATH地址拼接形成完成的模型地址 ONLINE_LLM_MODEL:在线模型API配置...
$ python init_database.py --recreate-vs 我因为用的大模型服务而不是本地运行大模型,所以需要修改\Langchain-Chatchat\configs\model_config.py 修改ONLINE_LLM_MODEL部分对应的内容,放入自己的API Key。 在运行到$python init_database.py --recreate-vs 的时候,我这报错。 网上查找原因,主要是langchain在wi...
为每个需要使用的模型创建一个独立的model_config文件。例如,可以创建model_config_gpt4.py、model_config_chatglm.py等,分别用于配置GPT-4和ChatGLM等模型。 配置文件内容: 在每个配置文件中,根据模型的API要求填写相应的配置信息,如模型名称、API密钥、API基础URL等。 python ONLINE_LLM_MODEL = { "model_name"...
其中,通过由|管道操作符连接而成的 LangChain 表达式,我们方便地将三个组件 prompt chatmodel outparser 按顺序连接起来,这就形成了一个 AI 工作流。 invoke()则是实际运行这个工作流。 而,LangChain 的 Model I/O 模块是与语言模型(LLMs)进行交互的核心组件,它包括模型输入(Prompts)、模型输出(Output Parsers...
Memory: This module allows us to create a persisting state between calls of a model. Being able to use a model that remembers what has been said in the past will surely improve our application. Agents: An agent is an LLM that makes a decision, takes an action, makes an observation about...
ONLINE_LLM_MODEL = { "chatglm3-6b-remote": { "api_base_url": "https://your.remote.server/api", "api_key": "your_api_key_here", "provider": "YourProviderWorker", }, } Modify get_ChatOpenAI function: Adjust this function to make HTTP requests to your remote model's API. Use ...
问题描述 / Problem Description 我在ONLINE_LLM_MODEL配置了几个在线模型,包括但不限于zhipu、qianfan、azure等,但不管如何,每次调用这些模型都会报错,如下: 调用azure-api时 获取default proxy: {'all://127.0.0.1': None, 'all://localhost': None, 'http://127.0.0
蛋先生:首先,我们来梳理一下 LLM 和 Chat Model 这两个 model type 的区别。在 LangChain 中,LLM 和 Chat Model 的本质区别在于输入输出。LLM 的输入输出都是字符串,而 Chat Model 的输入输出都是 Message 实例。 丹尼尔:然后呢? 蛋先生:如果你对 OpenAI 的 API 比较熟悉,可以把 LLM 当做 Completions,把 ...
model I/O:语言模型接口 data connection:与特定任务的数据接口 chains:构建调用序列 agents:给定高级指令,让链选择使用哪些工具 memory:在一个链的运行之间保持应用状态 callbacks:记录并流式传输任何链的中间步骤 indexes:索引指的是结构化文件的方法,以便LLM能够与它们进行最好的交互 ...