为便捷构建 LLM 应用,我们需要基于本地部署的 Chat,自定义一个 LLM 类,将 ChatGLM4 接入到 LangChain 框架中。完成自定义 LLM 类之后,可以以完全一致的方式调用 LangChain 的接口,而无需考虑底层模型调用的不一致。 基于本地部署的 ChatGLM4 自定义 LLM 类并不复杂,我们只需从 Langchain.llms.base.LLM 类...
Langchain-Chatchat 接入 glm4 llm的接入: https://blog.csdn.net/orientharp/article/details/139884688 embedding模型的接入: https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/models/builtin/embedding/bge-large-zh-v1.5.html , 模型注册仿照llm的模型注册; langchain的接入:https://github.com/chatchat-space...
DEFAULT_LLM_MODEL: glm4-chat # 默认选用的 Embedding 名称 DEFAULT_EMBEDDING_MODEL: bge-m3 #将 `LLM_MODEL_CONFIG` 中 `llm_model, action_model` 的键改成对应的 LLM 模型 #在 `MODEL_PLATFORMS` 中修改对应模型平台信息 配置知识库路径(basic_settings.yaml),这步可以不做,如果你就是用前面配置好的...
Langchain-Chatchat(原Langchain-ChatGLM)基于 Langchain 与 ChatGLM 等语言模型的本地知识库问答 | Langchain-Chatchat (formerly langchain-ChatGLM), local knowledge based LLM (like ChatGLM) QA app with langchain - glm4airx · zhenlong-zhu/Langchain-Chatchat
接下来使用zhipu提供的glm4接口进行生成构建rag数据集 from zhipuai import ZhipuAI client = ZhipuAI(api_key="填写您自己的APIKey") # 填写您自己的APIKey output=json.load(open("glm-4-turbo_plane.json","r")) for i in plane_text: for content in i['content']: ...
gen_kwargs = {"max_length":2500,"do_sample":True,"top_k":1} llm = ChatGLM4_LLM(model_name_or_path="/root/autodl-tmp/ZhipuAI/glm-4-9b-chat", gen_kwargs=gen_kwargs)print(llm.invoke("你是谁")) 运行该文件,如果输出了回答代表已成功将llm接入LangChain...
3_03-langchain接入国内最强大模型chatglm4, 视频播放量 62、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 二郎神121, 作者简介 ,相关视频:3_03-langchain接入国内最强大模型chatglm4,5_05-Langchain接入开源大模型的类openai服务器,5_05-Langc
{ "DEFAULT_LLM_MODEL": "glm4-chat", "DEFAULT_EMBEDDING_MODEL": "bge-large-zh-v1.5", "Agent_MODEL": null, "HISTORY_LEN": 3, "MAX_TOKENS": null, "TEMPERATURE": 0.7, ... "class_name": "ConfigModel" } 需要修改默认llm模型为qwen2-instruct时,可执行: ...
GLM4 前段时间智谱AI推出了新一代LLM-GLM4,随之而来智谱AI发布了新版本API SDKv4由于最近我在自研自己的智能摘要平台,除了OpenAI,想着也能接入我们自己国产大模型之光GLM,一个调用方便,一个是为了降低Token成本🤭。GLM4和GLM3-turbo经过Prompt实测能达到我们智能摘要要求 (这项测试后面再进行分享)。接下来就是要...
打开网址复制名字,以glm4为例,按照下面代码操作可以指定下载目录。 pip install modelscope from modelscope import snapshot_download download_dir = r'D:\mycode\MachineLearningPractice-main\modelscope_download' model_dir = snapshot_download("ZhipuAI/glm-4-9b-chat", cache_dir=download_dir) ...