1 获取知识库列表 就是上面的 samples(faiss @ bge-large-zh)和 test (faiss @ bge-large-zh)。 http://127.0.0.1/knowledge_base/list_knowledge_bases - 2 选择知识库 选中一个知识库 没有对应 API 接口 - 3 新建知识库 新建一个知识库 http://127.0.0.1/knowledge_base/create_knowledge_base,如下...
-1表示不筛选,返回所有知识库kbs = session.query(KnowledgeBaseModel.kb_name).filter(KnowledgeBaseModel.file_count > min_file_count).all()# 遍历结果,取出知识库名称kbs = [kb[0]forkbinkbs]returnkbs
基于LangChain-Chatchat实现的本地知识库的问答应用-kuaisu(检索增强生成(RAG)大模型) 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 …
持久化:将向量化的数值存储到向量数据库方便后续直接使用,向量数据库有Chroma、Qdrant等; 代码实现 下面通过使用LangChain与ChatGLM实现本地知识库外挂,主要分为如下几步:启动ChatGLM ApiServer服务、加载文档与文本分割、文本向量化与文本内嵌、通过LangChain将LLM与向量库Retriever(检索器)关联、绑定gradio...
1.知识库启动: 见上一篇文章 2.api接口部署: 在/Langchain-Chatchat/configs的serve_config文件中可以修改api的相关端口 # api.py serverAPI_SERVER={"host":DEFAULT_BIND_HOST,"port":6006,}# fastchat openai_api serverFSCHAT_OPENAI_API={"host":DEFAULT_BIND_HOST,"port":20000,} ...
Langchain-Chatchat作为一款开源的离线知识库服务,能够帮助我们快速搭建起自己的知识库,实现知识的本地化管理。本文将详细介绍Langchain-Chatchat的本地搭建过程,帮助读者更好地了解和使用这一服务。 一、准备工作 在开始搭建之前,我们需要做一些准备工作,确保搭建过程的顺利进行。 硬件要求:搭建Langchain-Chatchat需要...
深入浅出:基于Langchain与ChatChat构建本地知识库问答系统 引言 在人工智能飞速发展的今天,大模型(Large Language Models, LLMs)成为了推动技术进步的重要力量。这些拥有数亿参数的深度学习模型,不仅能够处理复杂的自然语言任务,还能通过持续学习不断优化自身性能。本文将带你了解大模型的基本概念,并详细介绍如何利用Lang...
Langchain-Chatchat 是一个可以实现:完全本地化推理的知识库增强方案, 重点解决数据安全保护,私域化部署的企业痛点。 开源方案采用Apache License,可以免费商用,无需付费。 支持市面上主流的本地大语言模型和Embedding嵌入式模型,支持开源的本地向量数据库。
基于ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现的开源、可离线部署的检索增强生成 (RAG) 大模型知识库项目。该项目是一个可以实现完全本地化推理的知识库增强方案,重点解决数据安全保护和私域化部署的企业痛点,并支持市面上主流的本地大预言模型和 Embedding 模型,无需付费使用。其核心优势包括: ...
LangChain + ChatGLM2-6B 构建知识库 LangChain 知识库技术原理 目前市面上绝大部分知识库都是 LangChain + LLM + embedding 这一套，实现原理如下图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为...