在运行到$python init_database.py --recreate-vs 的时候,我这报错。 网上查找原因,主要是langchain在windows环境下的一个问题。具体讨论参考: import pwd on windows · Issue #17514 · langchain-ai/langchain 看提示换个版本应该也能解决,不过为了不引起其他问题,我按照这个方法: community[patch]: Fix pwd...
利用LM-Cocktail可以缓解灾难性遗忘问题,即在不降低通用性能的情况下提高目标任务性能。 通过构造少量数据样例,它还可以用于为新任务生成模型,而无需进行微调。 它可以被使用来合并生成模型或向量模型。 更多细节请参考技术报告和代码。 LLM Embedder LLM-Embedder向量模型是根据LLM的反馈进行微调的。 它可以支持大型语言...
关于LangChain-Chatchat在window上运行报错【ModuleNotFoundError: No module named ‘pwd‘】问题的解决(一) 一. 前言 LangChain-Chatchat在window上运行报错: File "D:\Env\lang-chain-chatchat-pro\Lib\site-packages\langchain_community\document_loaders\__init__.py", line 163, in <module> from lang...
部署基于 Langchain 与 ChatGLM 的本地知识库问答应用 LangChain-Chatchat，我尝试了私有化部署，遵循仓库内的 readme 和 INSTALL.md。过程中遇到了一些小问题，如缺少某些库，导致一键启动脚本启动的服务无法通过服务器IP外部访问。首先，我通过：git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain...
主要过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 ;第二块就是将问题去本地知识的向量检索库中去查找最相关的tok个知识。主要包括问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的 top k 个;第三块就是将匹配的相关知识作为上下文和问题一起添加到prompt模本中提交给LLM来生成答案。
由于大语言模型(LLMs)存在数据实时性的问题,它们只知道通过它们的训练数据所呈现的世界。因此我们可以将最新的一些知识文档添加到LLMs中,来补充LLMs模型的知识。 在langChain中进行外部数据检索,一般按照如下流程实现: 基于langchain.document_loaders下的加载类进行文件加载 基于langchain.text_splitter对加载后的文件进...
请问一下我再初始化向量数据库的时候成功了, 脚本如下:python init_database.py --recreate-vs 其中使用了默认配置,只在model_config.py中修改了MODEL_ROOT_PATH = "/public/RAG/model"为我的本地模型路径,以及bge-large-zh-v1.5为我对应的保存路径 "bge-large-zh-v1.5"
Langchain-Chatchat需要特定的Python环境和依赖库,因此在部署过程中容易出现兼容性问题。为了解决这一问题,开发者需要仔细阅读官方文档,确保按照要求安装Python版本和依赖库。同时,建议使用虚拟环境进行项目部署,以避免不同项目间的软件版本冲突。 2. 数据处理问题 部署Langchain-Chatchat需要准备本地的知识库数据,并进行...
本文讨论了Langchain-Chatchat项目中自定义问答Agent的思路与实现，以计算器工具为例，展示了通过LLM（大型语言模型）识别工具类型并解决问题的过程。自定义问答的逻辑清晰，通过明确Action、Action Input、Observation和Thought，实现简单问题的准确解答。在问答过程中，使用了百度qianfan-api的ernie-bot-turbo...