在数字化时代,知识管理已成为企业和个人提升竞争力的关键。随着人工智能技术的快速发展,AI知识库成为了有效整合、存储和检索知识的重要工具。本文将介绍如何使用Langchain-Chatchat和chatglm3-6b这两个强大的模型来部署私有本地知识库,帮助您轻松构建个性化的知识问答系
Action:``{"action":"Final Answer","action_input":"根据最新的天气数据,今天上海的天气情况是晴朗的,气温为20℃。"}``> Finished chain. 刚开始的时候没有找到识别实体city的地方,后面调试ChatGLM3/langchain_demo/ChatGLM3.py->_call()时发现了一个巨长的prompt,这不就是zero-prompt(AgentType....
在langchain-ChatGLM项目中,需要修改项目的配置文件以指定新引入的ChatGLM3-6b-128k模型。具体配置如下: 打开项目中的配置文件,通常位于项目根目录下的config.py或config.json文件中。 在配置文件中找到模型相关的配置项,例如model_path或model_name等。 将配置项的值修改为ChatGLM3-6b-128k模型的路径或名称。确保...
并且完全不依赖 ChatGPT、Claude 3 的在线 API。 挑选 Langchain-Chatchat 可能是一个不错的选择,github 上有 25.6k 的 Start https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchatgithub.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat 原本是 Langchain-ChatGLM 的时候我就用过,这次记录在新机器上的安装。
前言应网友需求,写一篇langchain-chatchat+Qwen-14B-Chat在阿里云上的部署文档,但由于qwen系列在阿里云上报错较多,最后转为部署chatglm3-6b,之所以写100%复现,是根据真实过程编写,但由于官方更新较快,如不…
本文将深入探讨如何使用大语言模型LangChain和ChatGLM3-6B构建本地知识库,包括知识库的构建原理、实战步骤以及优化建议。通过本文,读者将能够了解如何将这些强大的工具应用于实际场景,提高知识管理和应用的效率。
前言应网友需求,写一篇langchain-chatchat+Qwen-14B-Chat在阿里云上的部署文档,但由于qwen系列在阿里云上报错较多,最后转为部署chatglm3-6b,之所以写100%复现,是根据真实过程编写,但由于官方更新较快,如不能复现,请联系我,我将及时跟新。有关阿里云的安装部署,见
根据您的需求,我在Langchain-Chatchat的代码库中找到了一些相关的信息。如果您想在ChatGLM3-6B模型中调用自定义函数,可以通过创建一个继承自BaseTool的自定义工具类来实现。以下是一个示例: fromlangchain.tools.baseimportBaseToolfromlangchain.schema.language_modelimportBaseLanguageModel# 假设我们有一个自定义函数...
根据我在Langchain-Chatchat仓库中找到的信息,你可以通过以下步骤在Langchain-Chatchat交互中调用到ChatGLM3-6B模型的自定义函数: 首先,你需要在model_config.py文件中包含你的本地API地址,如这个issue中所建议的。 然后,你需要查看server/chat/chat.py文件中的get_ChatOpenAI函数,这个函数可能负责获取语言模型。这个...
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b git clone https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh 初始化知识库和配置文件(第二步CPU会起飞) python copy_config_example.py python init_database.py --recreate-vs 一键启动 python startup.py -a 然后在终端会问你要邮箱,后续不再需重复提供。