$ python webui.py 或执行 api.py 利用 fastapi 部署 API $ python api.py 或成功部署 API 后,执行以下脚本体验基于 VUE 的前端页面 $ cd views VUE 前端界面如下图所示: 对话界面 知识问答界面 bing搜索界面 WebUI 界面如下图所示: 对话Tab界面 知识库测试Beta Tab界面 模型配置Tab界面 Web UI 可以实现...
十一、基于Gradio搭建问答UI界面 我之前写过一篇一键部署Huggingface模型工具Gradio介绍过Gradio的具体使用,Gradio具有用户友好的网络界面,任何人都可以从任何地方访问!它的工作原理如下:我们设置了一个名为querying()的函数,它将查询作为主要输入,并使用一个名为history的名称巧妙的假参数来解决一个小问题。当你启动这个函...
本项目的最新版本中通过使用FastChat接入 Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV 等模型,依托于langchain框架支持通过基于FastAPI提供的API用服务,或使用基于Streamlit的 WebUI 进行操作。 依托于本项目支持的开源LLM与 Embedding 模型,本项目可实现全部使用开源模型离线私有部署。与此同时,本项目也支持 OpenAI GPT API ...
AI代码解释 VUE前端界面如下图所示: 对话界面 知识问答界面 bing搜索界面 WebUI 界面如下图所示: 对话Tab界面 知识库测试Beta Tab界面 模型配置Tab界面 Web UI 可以实现如下功能: 运行前自动读取configs/model_config.py中LLM及Embedding模型枚举及默认模型设置运行模型,如需重新加载模型,可在 模型配置 Tab 重新选择...
此时,可以通过浏览器访问指定的Web UI服务地址,开始使用本地知识库问答功能。 三、使用Langchain-Chatchat 对话功能 通过Web UI界面,用户可以与Langchain-Chatchat进行对话。输入问题后,模型将根据本地知识库中的信息进行回答。模型对于已有类似文本的问题,可以给出准确度较高的答复结果;对于从未出现的问题,模型会结合...
使用LangChain的RetrievalQA链接组件，结合ChromaDB中的数据进行检索和答案生成。这一步骤实现了RAG技术的核心，即结合检索与生成技术，增强LLM模型的性能。构建WEB聊天界面：利用Gradio工具搭建直观的问答UI界面。用户只需在界面上输入查询，即可获取模型的实时响应，实现个性化的WEB聊天功能。通过以上步骤，你将...
#拉取仓库 $ git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git #进入目录 $ cd Langchain-Chatchat #安装全部依赖 $ pip install -r requirements.txt $ pip install -r requirements_api.txt $ pip install -r requirements_webui.txt #默认依赖包括基本运行环境(FAISS向量库)。如果要...
5. 启动界面示例 如果正常启动,你将能看到以下界面 FastAPI Docs 界面 Web UI 启动界面示例: Web UI 对话界面: Web UI 知识库管理页面: 注意 以上方式只是为了快速上手,如果需要更多的功能和自定义启动方式 ,请参考Wiki 项目里程碑 2023年4月:Langchain-ChatGLM 0.1.0发布,支持基于 ChatGLM-6B 模型的本地知...
在WebUI页面上方Tab页选择LangChain。 在WebUI页面左下角,按照界面操作指引拉取自定义数据,支持配置.txt、.md、.docx、.pdf格式的文件。 例如上传README.md文件,单击左下角的知识库文件向量化,返回如下结果表明自定义数据加载成功。 在WebUI页面底部输入框中,输入业务数据相关的问题进行对话即可。 例如在输入框中输...