首先先调整model_settings.yaml DEFAULT_LLM_MODEL和DEFAULT_EMBEDDING_MODEL,将其替换成ollama下载下来的模型名,这里我们使用qwen2.5:14b作为LLM,使用quentinz/bge-large-zh-v1.5:latest作为Embedding # 默认选用的 LLM 名称DEFAULT_LLM_MODEL:qwen2.5:14b# 默认选用的 Embedding 名称DEFAULT_EMBEDDING_MODEL:quentinz/...
将大模型服务化,常用的开源工具有ollama,vLLM等,本文以ollama为例讲解,vLLM等其他工具其实也是大同小异。 LangChain-ChatChat 修改配置文件“configs/model_config.py”中相关部分,为: "openai-api": { "model_name": "qwen:14b-chat-q5_0", "api_base_url": "http://{host}:11434/v1", "api_key...
"api_key": "ollama", "openai_proxy": "", } 2.langchain-chatchat使用嵌入模型 2.1修改配置文件“configs/model_config.py”EMBEDDING_MODEL和MODEL_PATH添加对应的模型名,为: EMBEDDING_MODEL = "mxbai-embed-large" MODEL_PATH = { "embed_model": { "text-embedding-ada-002": "your OPENAI_API...
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...
运行工具:Ollama EMBEDDING_MODEL:bge-large-zh-v1.5 大模型应用框架:Langchain-Chatchat 如有疑问➕V:DuOTOR2A 1.下载ollama 1.1Windows11环境 处理器 12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-12700H 2.30 GHz 机带RAM 16.0 GB (15.7 GB 可用) 系统类型 64 位操作系统, 基于 x64 的处理器 ...
947 0 03:08 App 安卓手机一键启动Ollama本地部署模型!无需Termux 5079 30 08:52:55 App 【全748集】目前B站最全最细的DeepSeek本地部署及搭建企业级私有知识库实战教程,2025最新版,带你7天搞定DeepSeek,包含所有干货!允许白嫖! 2.3万 104 05:51:00 App B站强推!这才是2025年最全最细的AI产品经理教...
1. ollama ollama 保证最新版(部署时的版本: 0.1.48),部署参考官方文档。 ollama pull qwen2:7b(根据自己的需求拉取大模型) ollama pull quentinz/bge-large-zh-v1.5:latest(根据自己的需求拉取向量模型) 2. 环境配置 参考文档中的说明。 由于我使用的是 Pyenv 管理环境。
最后，本地运行Ollama模型，涉及到文本生成和交互式应用的开发。通过Ollama，开发者可以构建基于预训练模型的文本生成界面，实现从用户输入到模型生成输出的全流程自动化。此外，Ollama还支持Web UI开发，使得模型应用更加直观、易于操作，为用户提供更好的交互体验。综上所述，本地部署开源模型涉及模型调优...
从0.3.0 版本起,Langchain-Chatchat 不再根据用户输入的本地模型路径直接进行模型加载,涉及到的模型种类包括 LLM、Embedding、Reranker 及后续会提供支持的多模态模型等,均改为支持市面常见的各大模型推理框架接入,如Xinference、Ollama、LocalAI、FastChat、One API等。
Langchain-Chatchat依托于langchain框架,结合大语言模型,如Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV等进行问答生成,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个文档,并将其作为上下文加入到prompt中,最后通过LLM生成回答。