打开C:\Users\你的用户名\Langchain-Chatchat\configs\model_config.py 这个文件,首先找到第29行LLM_MODELS,你需要把你想使用的API添加到右侧的[ ]里,才能在启动项目时加载 能填写哪些呢?从第41行ONLINE_LLM_MODEL往下翻,共支持11个在线模型,要用哪个就把api名称添加到上面,不限数量。这里面很多模型我体验过,...
F:\ConversationSystem\ChatCopilot\Langchain\Langchain-Chatchat-0.2.8\server\api.py,如下所示: app.post("/knowledge_base/update_info", tags=["Knowledge Base Management"], response_model=BaseResponse, summary="更新知识库介绍" )(update_info) 对应的接口实现,如下所示: def update_info( knowledge...
打开C:\Users\你的用户名\Langchain-Chatchat\configs\model_config.py 这个文件,首先找到第29行LLM_MODELS,你需要把你想使用的API添加到右侧的[ ]里,才能在启动项目时加载 能填写哪些呢?从第41行ONLINE_LLM_MODEL往下翻,共支持11个在线模型,要用哪个就把api名称添加到上面,不限数量。这里面很多模型我体验过,...
这样,用户就可以看到Qwen-API模型生成的回答了。 三、实践应用与产品关联 在实际应用中,Langchain-Chatchat和Qwen-API模型的结合可以为用户提供强大的问答功能。例如,在构建本地知识库时,可以使用Langchain-Chatchat来加载和管理知识库中的文本数据,并使用Qwen-API模型进行推理和回答用户的问题。这种结合不仅提高了问答...
在启动api服务后,选择调用与知识库问答api生成的接口去使用,发现没有上下文记忆,然而在其本身的langchain-chatchat中却有上下文记忆功能Artist2001 added the bug label Jun 19, 2024 Collaborator liunux4odoo commented Jun 19, 2024 知识库问答由于 prompt 较长,没有支持 history 功能。 liunux4odoo closed ...
在调用Chatchat生成的API接口时,你可以设置system prompt template。在Langchain-Chatchat中,system prompt template是通过配置文件configs/prompt_config.py.example中的PROMPT_TEMPLATES字典来设置的。每个键值对代表一个不同的对话类型和对应的模板。 如果你在小程序中设置的system prompt没有起作用,可能的原因是你没有...
发现缺少了,联想到Zhipu AI发布了新的API v4版本新SDK,我猜测应该是LangChain-Community上面的ChatZhipuAI适配的应该是v3版本的SDK 验证猜测 查看LangChain源码 # file: langchain_community/chat_models/zhipuai.pydef__init__(self,*args,**kwargs):super().__init__(*args,**kwargs)try:importzhipuai ...
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在/root/autodl-tmp路径下新建api-Langchain-withUser.py文件 fromtypingimportListfromfastapiimportFastAPI, Request,File,UploadFile,FormfromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForCausalLM,AutoModelfromglm4LLMimportChatGLM4_LLMfromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain.prompts.chatimportCha...
return ChatMessage( question=question, response=f"Knowledge base {knowledge_base_id} not found", history=history, source_documents=[], ) else: for resp, history in local_doc_qa.get_knowledge_based_answer( query=question, vs_path=vs_path, chat_history=history, streaming=True )...