-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
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...
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 …
1.基础介绍 Langchain-Chatchat一种利用 [langchain](https://github.com/hwchase17/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。大致过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量...
基于LLM的本地私有化知识库实现主要分为两种: 1、模型训练微调:将知识库的内容整理成训练数据集,拿这些整理好的数据集来训练该模型,最终让模型“学会”该知识库的内容,至于效果如何很大程度取决于该数据集的质量和训练的调参,这种方式较复杂、门槛高; ...
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,} ...
通过RetrievalQA实现基于本地知识库的问答,实现流程如下: 首先定义语言模型和本地知识库的加载; 然后通过RetrievalQA.from_llm函数构造链的实例knowledge_chain,并配置一些参数; 最后通过调用knowledge_chain即可。 2.3.8基于LangChain+ChatGLM3的本地知识库问答 ...
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...
数据处理问题:Langchain-Chatchat需要本地的知识库数据来进行问答交互,因此需要对数据进行一定的处理,包括数据清洗、格式转换等。 模型训练问题:在实际应用中,往往需要对模型进行一定的训练,以提高其对于本地数据的适应能力。然而,训练模型需要一定的计算资源和时间,这也是部署过程中需要注意的问题。 二、部署步骤 针对...
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...