LangChain中有很多已有的链,例如:LLMChain、SequentialChain(顺序链)、ConversationChain(对话链)、RetrievalQA(检索型问答)、ConversationalRetrievalChain(对话式检索问答)。 通过RetrievalQA实现基于本地知识库的问答,实现流程如下: 首先定义语言模型和本地知识库的加载; 然后通过RetrievalQA.from_llm函数构造链的实例knowle...
KB_ROOT_PATH: D:\chatchat-test\data\knowledge_base # 数据库默认存储路径。如果使用sqlite,可以直接修改DB_ROOT_PATH;如果使用其它数据库,请直接修改SQLALCHEMY_DATABASE_URI。 DB_ROOT_PATH: D:\chatchat-test\data\knowledge_base\info.db # 知识库信息数据库连接URI SQLALCHEMY_DATABASE_URI: sqlite://...
python startup.py-a 7.创建知识库: 启动以后点击知识库,支持的知识文件如下 创建一个自己的知识csv文件,可以采用一问一答的形式 导入保存 8.大功告成,验证结果吧: 首先是不使用知识库的情况: qwen7b+知识库: qwen14b+知识库: 可以看到知识库可以在处理知识库范围之内的内容的同时,保证其他对话正常进行。 14b...
7.初始化数据库 pythoninit_database.pypython init_database.py --recreate-vs 这里有个坑,执行python init_database.py --recreate-vs报错“TypeError: loop of ufunc does not support argument 0 of type NoneType which has no callable conjugate method”网上各种办法都试了:重新下载模型,model_config配置...
准备环境:首先,需要安装Python环境,并导入Langchain-Chatchat所需的依赖库。这可以通过pip命令进行安装,具体命令可以在官方文档中找到。 准备数据:接下来,需要准备本地的知识库数据。这些数据需要进行一定的处理,包括数据清洗、格式转换等。处理后的数据需要存储为模型可以读取的格式,如CSV或JSON等。 初始化知识库配置:...
基于LLM的本地私有化知识库实现主要分为两种: 1、模型训练微调:将知识库的内容整理成训练数据集,拿这些整理好的数据集来训练该模型,最终让模型“学会”该知识库的内容,至于效果如何很大程度取决于该数据集的质量和训练的调参,这种方式较复杂、门槛高; ...
三、基于LangChain+ChatGLM3的本地知识库 3.1 ChatGLM3介绍 ChatGLM3 是一个基于Transformer的预训练语言模型,由清华大学KEG实验室和智谱AI公司于2023年共同训练发布。 基本原理: 将大量无标签文本数据进行预训练,然后将其用于各种下游任务,例如文本分类、命名实体识别、情感分析等。 ChatGLM3-6B 是ChatGLM3系列中...
模型训练与部署:利用LangChain与ChatGLM进行模型训练,将训练好的模型部署到私有化知识库中。 数据导入与整理:将企业或机构的数据导入到知识库中,并进行整理和优化,以提高检索和推理的准确性。 系统测试与优化:对部署好的私有化知识库进行系统测试,根据测试结果进行优化和调整。
【摘要】 1.登录华为云账号,没有账号请参考文章华为云账号注册和实名认证.2.打开浏览器新窗口,点击案例链接《基于LangChain+ChatGLM3的本地知识库问答》进入AI Gallery 案例页面:1)检查是否已经实名认证,如果没有请输入姓名和身份证号,人脸识别进行实名认证。2)需要签署开发者协议。3.以上确认没有问题,请点击Run ...