二、LangChain + 向量数据库 + 开源大模型的实现方案 将私有知识库内容经过拆分、向量化之后,存入向量知识库 将用户的问题也进行向量化,利用向量相似性算法(例如余弦相似性)找到向量知识库最匹配的 top n 个片段 将这些片段,与用户问题一起作为 prompt 提交给 LLM 回答,作为 LLM 的背景知识,LLM 根据背景知识完成...
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 …
// 节流略 sendMsg() { // 构建请求参数 let that = this let params = { knowledge_base_name: "", //知识库名称 top_k: 3, score_threshold: 0.8, stream: true, local_doc_url: false, model_name: "Qwen-14B-Chat-Int4", prompt_name: "default", temperature: 0.7, query: this.msglist...
本文将带你了解大模型的基本概念,并详细介绍如何利用Langchain和ChatChat框架,构建一个本地化的知识库问答系统。 一、大模型简介 大模型,顾名思义,是指具有海量参数的深度学习模型。它们通常由深度神经网络构建而成,参数数量可达数十亿甚至数千亿。大模型的设计初衷是提高模型的表达能力和预测性能,使其能够处理更加复...
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 一种利用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。
Langchain-Chatchat 是一个开源项目。该项目属于智能聊天机器人可以进行对话,同时具有文档导入向量数据库功能,允许用户使用文档以建立知识库,然后用户可以进行基于知识库的查询。项目提供webui用户界面供用户使用,也提供api供其他程序调用。 快速上手 1环境配置 ...
准备本地知识库:首先,需要构建一个包含所需知识的本地知识库。这可以是一个文档集合、数据库或API接口。确保知识库中的内容以结构化、易于查询的格式存储。 安装和配置LangChain与ChatGLM:安装LangChain和ChatGLM所需的依赖项,并根据官方文档进行配置。这通常包括安装Python环境、安装所需的库和模型文件等。 整合本...
Langchain-Chatchat作为一款开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型本地知识库问答应用项目,受到了广泛关注。本文将详细介绍Langchain-Chatchat的部署和使用过程,帮助读者更好地理解和应用这一技术。 一、Langchain-Chatchat概述 Langchain-Chatchat基于ChatGLM大语言模型与Langchain应用框架实现,旨在为用户提供一种...
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...
sendMsg(){// 构建请求参数letthat=thisletparams={knowledge_base_name:"",//知识库名称top_k:3,score_threshold:0.8,stream:true,local_doc_url:false,model_name:"Qwen-14B-Chat-Int4",prompt_name:"default",temperature:0.7,query:that.msglist[that.msglist.length-1].content,histort:[]//消息历史...