generate_response函数使用ZhipuAILLM模型生成对话的响应。它接受用户输入的文本和 API 密钥,调用模型的invoke方法生成回复,并使用StrOutputParser对输出进行解析。 def generate_response(input_text, openai_api_key): llm = ZhipuAILLM(temperature=0.7, api_key=openai_api_key) output = llm.invoke(input_text) ...
采用大模型在线接口：如OpenAI或者ChatGLM的接口本地部署Embedding模型：如M3E、Moka等 方便起见，我们直接使用ChatGLM的接口服务，还是采用LangChain对接：from zhipuai_embedding import ZhipuAIEmbeddings# embedding = HuggingFaceEmbeddings(model_name="moka-ai/m3e-base") 这是引入本地部署模型的方式embedding = Zhi...
简单来说就是将文字向量化,这当然不是一个函数就能解决的问题,具体实现原理的话可能 emmm 需要开个单章去研究下模型实现,现在我们只需要知道:执行的过程已经封装好了,告诉 langchain 你选择的 embedding 模型即可,有请 VCR: fromlangchain.embeddings.huggingfaceimportHuggingFaceEmbeddings# 一个 embedding 列表,记录常...
后面我研究了一下,Kimi是没有提供Embedding接口的 然后在langchain里面把Kimi封装成llm,也会出现访问不到的情况 全网的Kimi API基本上可谓是没有生态。只有一些博取流量的博主放一下最简单的官网demo 智谱GLM API注册URL:ZHIPU AI OPEN PLATFORM 它们家的网页写的特别乱 其实是国内api的生态都不好,找不到什么资料...
•本地部署Embedding模型:如M3E、Moka等 方便起见,我们直接使用ChatGLM的接口服务,还是采用LangChain对接: from zhipuai_embedding import ZhipuAIEmbeddings # embedding = HuggingFaceEmbeddings(model_name="moka-ai/m3e-base") 这是引入本地部署模型的方式 ...
实现AI Agent关键点在于,LLM模型需要具备思维链(Chain of Thought,CoT)与工具调用(Function Call)的能力,需要一个应用框架与环境、数据进行交互。 垂直领域 AI Agent 整体架构示意图: 用户输入的文档或问题,首先经过文本分割模块,将长句子分割为文本块,输入到Embedding模型,实现向量化进行文本相似性计算,最后将相似的k...
这里实例化了ChatZhipuAI,即GLM,后面要问大模型的时候可以直接llm.invoke(问题)。接着来看RAG的构建代码: import bs4 from langchain import hub from langchain_chroma import Chroma from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser ...
首先定义LangChain里智谱大模型的包装类,参考第一篇文章里有,或者从github上下载:https://github.com/taoxibj/docs/blob/main/zhipuai.py 创建大模型对象 # 填写您自己的APIKeyZHIPUAI_API_KEY ="..."llm = ChatZhipuAI( temperature=0.1, api_key=ZHIPUAI_API_KEY, ...
pip install langchain langchain_zhipu 其中,langchain 只要 v0.1.0 ,而 langchain_zhipu 最好安装最新的 4.1.x 版本。 代码例子 基本用法 usage.ipynb 智能体 agent.ipynb 向量模型 embedding.ipynb 模型统计 tokens.ipynb 知识库 knowledge.ipynb 知识库应用 knowledge_app.ipynb textlong+智谱 官方接口指南 智...
Description: Implement ZhipuAIEmbeddings interface, include: The embed_query method The embed_documents method refer to ZhipuAI Embedding-2