from langchain.chains import LLMChain from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough llm_chain = LLMChain(llm=chatglm_llm, prompt=prompt) RAG用于模型推理 query = "你知道gemini吗?" retriever = db.as_retriever() rag_chain = ( {"context": retriever, "question": RunnablePas...
# OpenAI API的基本地址 (注意这里其实是本地部署的 ChatGLM3 模型服务地址)openai_api_base="http://127.0.0.1:8000/v1"# ChatOpenAI 模型的配置llm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k",streaming=True,temperature=0.1,).configurable_alternatives(# 为字段设置标识符# 在配置最终可运行时,我们可以使用此...
为了测试ChatGLM3-6B在RAG能力上的表现,我们可以进行以下对比测试: 准确度测试:对比ChatGLM3-6B在不同数据集上的准确率,以评估其在回答问题时的可靠性。 速度测试:测量ChatGLM3-6B在不同设备上的运行速度,以评估其在处理请求时的效率。 知识库测试:通过对比ChatGLM3-6B在不同知识库中的表现,以评估其对外部数...
WebLangChain_ChatGLM系统是一个基于网络检索信息的检索增强生成系统。它通过整合LangChain,成功将大型语言模型与最受欢迎的外部知识库之一——互联网紧密结合。鉴于中文社区中大型语言模型的蓬勃发展,WebLangChain_ChatGLM系统特别集成了针对中文交互场景进行了优化的开源大语言模型ChatGLM3,以进一步拓展系统的适用性和性能...
当完成检索后,RAG 会将相似度最高的检索结果包装为 Prompt,让 LLM 进行筛选与重构,因此我们需要为每个 LLM 设计一个 RAG prompt template,用于在 Prompt 中区分这些检索结果,而这部分的提示信息我们又可以称之为 context 上下文,以供 LLM 在生成答案时进行参考。以 ChatGLM3 为例,它的 RAG prompt template 可以...
简介:本文介绍了WebLangChain_ChatGLM,一个结合WebLangChain和ChatGLM3的中文RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统。该系统旨在提高中文自然语言处理任务的效率和准确性,通过融合大规模知识库和先进的语言模型,为用户提供快速、智能的响应。无论您是开发者还是普通用户,本文都将帮助您理解RAG系统的核心概念,并探讨其在...
国外学者将这种知识源分为“Vanilla RAG Pipeline”，该流程大致分为三步。而通过使用ChatGLM3-6b、Langchain实现简易的RAG过程，我们可以对比RAG使用前后的差异。在量化模型时，原始11.6G的模型权重通过4bit量化技术，仅占用5G显存，大大节省了存储空间。此外，Faiss和Langchain、nest_asyncio的安装及使用，...
BGE-M3 是第一个具有多功能、多语言和多粒度特性的文本检索模型。 多功能:可以同时执行三种检索功能:单向量检索、多向量检索和稀疏检索。 多语言:支持100多种工作语言。 多粒度:它能够处理不同粒度的输入,从短句子到长达8192个词汇的长文档。 为了构建RAG应用,我们需要用到向量数据库和embedding模型进行数据集的向...
基于ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现,开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。1.介绍一种利用 langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用,目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。
}# 主函数入口if__name__ =='__main__':# 加载预训练的分词器和模型# tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/root/autodl-tmp/ZhipuAI/glm-4-9b-chat", trust_remote_code=True)# model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(# "/root/autodl-tmp/ZhipuAI/glm-4-9b-chat",# torch_dtype=...