langchain-chatchat源码解读可以从以下几个方面进行: 1. 项目结构和主要模块 langchain-chatchat项目的结构清晰,主要分为以下几个模块: chains:实现链式操作的模块,如LLMChain,用于将多个任务或操作组合起来。 configs:配置文件存储,如model_config.py,用于配置LLM模型和Embedding模型。 knowledge_base:用于存储和处理知...
二、源码入口 langchain中对于文档embedding以及构建faiss过程有2个分支, 1.当第一次进行加载文件时如何生成faiss.index 2.当存在faiss.index时 下面也分别从这2个方面进行源码解读 if len(docs) > 0: logger.info("文件加载完毕,正在生成向量库") if vs_path and os.path.isdir(vs_path) and "index.faiss...
一、简介 Langchain-ChatGLM相信大家都不陌生,近几周计划出一个源码解读,先解锁langchain的一些基础用法。 文档问答过程大概分为以下5部分,在Langchain中都有体现。 上传解析文档 文档向量化、存储 文档召回 query向量化 文档问答 今天主要讲langchain在文档embedding以及构建faiss过程时是怎么实现的。 二、源码入口 lang...
一、简介 Langchain-ChatGLM 相信大家都不陌生,近几周计划出一个源码解读,先解锁langchain的一些基础用法。 文档问答过程大概分为以下5部分,在Langchain中都有体现。 上传解析文档 文档向量化、存储 文档召回 query向量化 文档问答 今天主要讲langchain在上传解析文档时是怎么实现的。 二、文档解析逻辑,以txt类型的文件...
chatchat看上去创建新知识库的时候,仅支持一个知识库一个TEXT_SPLITTER_NAME的方法,并不能做到不同的文件,使用不同的切块模型。 所以如果要一个知识库内,不同文件使用不同的切分方式,需要自己改整个结构代码;然后重启项目 同时,chatchat项目对markdown的源文件,支持非常差,我们来看看: ...
源码入口与分类langchain针对文档embedding和faiss构建有明确的两个分支处理情况：首次加载文件生成faiss.index，以及已存在索引时的处理。不存在faiss.index在MyFAISS类中，`from_documents()`方法负责初始化。它首先对文本进行embedding，存储在`embeddings`列表（二维浮点数组）和`embedding`对象中。`embedding....
一个小时拿下!【chatglm+langchain】微调全给讲清楚了!含配套源码,收藏起来慢慢学习—大模型微调、chatglm、langchain、吴恩达、AI共计9条视频,包括:1、2.1.引入、3.2.模型、提示词和参数等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
源码分析 用pycharm打开langchain-ChatGLM的工程,回忆之前配置模型的文件是configs/model_config.py文件,根据变量llm_model_dict进行搜索,在models/loader/loader.py中找到比较接近的代码,代码片段如下: 代码语言:javascript 复制 tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(self.model_name) ...
《LangChain和知识图谱大模型医疗问答机器人项目》课程,本课程分为三个部分:OpenAI基础,LangChain基础、综合项目。课程从备课到上线,历时三个月,详细介绍了基于LangChain和知识图谱的大模型医疗问答机器人项目的落地过程。可用作毕业设计。更多内容:http://www.ichenh
逐行深入分析:langchain-ChatGLM项目的源码解读 LLM与langchain/知识图谱/数据库的实战 接上一篇 再回顾一遍langchain-ChatGLM这个项目的架构图(图源) 你会发现该项目主要由以下各大模块组成 chains:工作链路实现,如 chains/local_doc_qa 实现了基于本地⽂档的问答实现...