一、搜索引擎API 大模型乍一看上知天文下知地理,但你问它最新的实时信息它就傻了,训练一个模型的周期以月为单位,最新发布模型也会有几个月时间差;那么结合向量库原理,从在线搜索引擎获取实时信息做为临时知识库,再结合回答你的问题,也就相当于给大模型“联网” 2.10内置了3个搜索引擎支持:Bing、DuckDuckGo、Metaph...
默认搜索引擎。可选:bing, duckduckgo, metaphor 搜索引擎匹配结题数量 可以指定一个绝对路径,统一存放所有的Embedding和LLM模型。 每个模型可以是一个单独的目录,也可以是某个目录下的二级子目录。 如果模型目录名称和 MODEL_PATH 中的 key 或 value 相同,程序会自动检测加载,无需修改 MODEL_PATH 中的路径。 选用...
Langchain-Chatchat 是基于 Langchain 与大语言模型的本地知识库问答。 可以实现与LLM对话、知识库问答、文件对话、搜索引擎问答、自定义Agent问答等功能,可以满足大部分的需求。 这个项目好是好,但是初次部署存在一些坑,本文教你一步步配置,启动 Langchain-Chatchat,可以收藏,留作后用。 无论你是云端,还是本机,都...
比如量化模型这个概念,是在优化返回速度的时候才知道可以把模型的精度改小,提高计算速度。现在本地还只运行成功了项目本身支持的几个模型,像界面中的知识库问答,文件对话,搜索引擎问答,自定义agent都还没跑成功,还有挺多东西要去研究和尝试的,还是挺有意思的。我想了想后面可能会针对其他的几个模式也写一些记录。
#LLM对话支持的变量:#- input: 用户输入内容#知识库和搜索引擎对话支持的变量:#- context: 从检索结果拼接的知识文本#- question: 用户提出的问题#Agent对话支持的变量:#- tools: 可用的工具列表#- tool_names: 可用的工具名称列表#-history: 用户和Agent的对话历史#- input: 用户输入内容#- agent_scratchpad:...
可选:bing, duckduckgo, metaphor DEFAULT_SEARCH_ENGINE = "duckduckgo" #搜索引擎匹配结题数量 SEARCH_ENGINE_TOP_K = 3 model_config.py.example import os #可以指定一个绝对路径,统一存放所有的Embedding和LLM模型。 #每个模型可以是一个单独的目录,也可以是某个目录下的二级子目录。 #如果模型目录名称和 ...
对话模式包括:LLM 对话,知识库问答,文件对话,搜索引擎问答,自定义 Agent 问答。 二.运行 Langchain-Chatchat-UI 在 Langchain-Chatchat v0.1.17 版本及以前是有前后端分离的 Vue 项目的,但是 v0.2.0 后就没有了。所以本文使用的是 Langchain-Chatchat v0.1.17 版本中的 Vue 项目。运行前端...
可选:bing, duckduckgo, metaphor DEFAULT_SEARCH_ENGINE = "duckduckgo" #搜索引擎匹配结题数量 SEARCH_ENGINE_TOP_K = 3 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32....
可选:bing, duckduckgo, metaphor DEFAULT_SEARCH_ENGINE = "duckduckgo" #搜索引擎匹配结题数量 SEARCH_ENGINE_TOP_K = 3 model_config.py.example 代码语言:javascript 复制 import os #可以指定一个绝对路径,统一存放所有的Embedding和LLM模型。 #每个模型可以是一个单独的目录,也可以是某个目录下的二级子目录...
构建索引:将处理后的数据导入Qwen全文搜索引擎中,构建索引。这样,当用户进行查询时,Qwen可以快速检索到相关的文本数据。 实现问答功能:利用Chatchat框架,实现自然语言问答功能。用户可以通过与Chatchat进行交互,查询知识库中的信息。Chatchat将用户的查询语句转发给Qwen进行搜索,并将搜索结果返回给用户。 优化与扩展:在构...