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...
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...
•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 = ZhipuAIEmbeddings() # 引入在线embedding服务...
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, ...
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 ...
https://open.bigmodel.cn/dev/api#text_embedding 拿到结果后就需要入库了,我这边的代码: # 先拆分 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=Config.ZHIPUAI_EMBEDDING_CHUNK_SIZE, chunk_overlap=Config.ZHIPUAI_EMBEDDING_CHUNK_OVERLAP, ...
git lfs clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/visualglm-6b.git 还有有的朋友在阿里云上部署时时钟提示cuda版本过低,我测试了是因为当时录视频时安装的torch版本还是2.0.1版,而现在直接装torch会装上2.1.0的版本,似乎与阿里云自带的cuda版本不太兼容,安装上旧版的torch即可 pip install torch==2.0.1 实际...
git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git git clone https://www.modelscope.cn/Xorbits/bge-large-zh.git git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/bge-large-zh-v1.5.git 3.3 Embedding模型介绍 FlagEmbedding专注于检索增强llm领域,目前包括以下项目: ...
EMBEDDING_MODEL = "bge-large-zh-v1.5" LLM_MODELS = ["Qwen-14B-Chat", "zhipu-api", "openai-api"] 6.项目启动:6.1 api启动bash 复制代码python server/api.py 启动完成可以通过相应的端口查看api文档6.2 webui启动请先确保api已经在运行中