如需在本地或离线环境下运行本项目,需要首先将项目所需的模型下载至本地,通常开源 LLM 与 Embedding 模型都可以从HuggingFace下载。 同样的,这里可以直接去官网下载,也可以使用git下载: 以本项目中默认使用的 LLM 模型THUDM/ChatGLM2-6B与 Embedding 模型moka-ai/m3e-base为例: 下载模型需要先安装 Git LFS,然后...
在MODEL_ROOT_PATH = "/home/SUN/LLMs/" 中填入 LLMs 文件夹的绝对路径, 这个文件夹包含了所有的本地模型。比如,embedding 模型可以采用 m3e-base, 可以从huggingface.co下载。 最小的通义千问本地大模型 Qwen-1_8B-Chat-Int4, 也可以从huggingface.co下载。 不过下载后要在模型的config.json 文件里做一...
1、采用Langchain的Ollama库,新建get_BaseChatModel方法,按照名称返回ChatOllama或ChatOpenAI实例; 2、在model_config.py.example中添加了ollama相关配置,用于设置ollama模型名称和ollama部署发布地址; 3、在chat.py,knowledge_base_chat.py,file_chat.py,search_engine_chat.py,agent_chat.py中将原有的get_BaseCha...
🤖️Langchain-Chatchat是一种利用 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建立了全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用,使用基于 Streamlit 的 WebUI 进行操作。 建立个人AI知识库有以下几...
OpenAI GPT API 的调用,并将在后续持续扩充对各类模型及模型 API 的接入。 本项目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 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt中 -> 提交给LLM生成回答。
* 添加LLM模型切换功能,需要在server_config中设置可切换的模型 * add tests for api.py/llm_model/* * - 支持模型切换 - 支持智普AI线上模型 - startup.py增加参数`--api-worker`,自动运行所有的线上API模型。使用`-a (--all-webui), --all-api`时默认开启该选项 * 修复被fastchat覆盖的标准...
ChatGLM-6B 是一个基于深度学习的自然语言处理模型,它在回答问题方面表现出色。但是,它也有一些局限性,具体如下: 语言理解有限:ChatGLM-6B 只学习了中文自然语言,对于其他语言可能会存在理解上的局限性。 知识储备不足:ChatGLM-6B 的训练数据集只包含了中文语料,因此它可能无法回答一些非中文的问题或者某些特定领域...
派生后的子类能让你定义新的方法，覆盖原有的方法，并添加具有工具特性的私有变量。通过BaseTool类，我们...
例如,将Anaconda的安装路径添加到PATH环境变量中。 下载并配置模型文件 从官方仓库或其他可靠来源下载Langchain-chatchat所需的模型文件,并将其放置在指定目录下。同时,还需要配置相关的模型路径和环境变量。 启动Langchain-chatchat服务 完成以上步骤后,就可以启动Langchain-chatchat服务了。可以通过命令行或图形界面启动...
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