项目地址:github.com/chatchat-spa 文档处理逻辑: 实现流程: 二、代码解读 2.1 项目启动 启动接口: python startup.py --all-api --model-name chatglm3-6b 启动页面:streamlit run webui.py deubg模式:直接debug server/api.py 2.2 功能解读 思路:主要解读几个核心接口的实现逻辑,期望了解如何调用LLM,embedd...
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...
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。
Langchain的核心功能包括文档问答的五个步骤，本文主要聚焦于其在文档embedding和faiss构建过程中的实现细节。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...
且为理解更顺畅,我解读各个代码文件夹的顺序是根据项目流程逐一展开的 (而非上图GitHub上各个代码文件夹的呈现顺序) 如有问题,可以随时留言评论 1、agent:custom_agent/bing_search 1.1 agent/custom_agent.py from langchain.agents import Tool # 导入工具模块from langchain.tools import BaseTool # 导入基础工具...
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等待回答 【腾讯云云上实验室】从零开始搭建爬虫+向量数据库+LLM大模型构建企业私有化知识库 土木土司 1. 前言**本文主要论证从零开始搭建爬虫->向量数据库->LLM大模型知识库过程,文章中不依赖任何爬虫、LangChain、Chat GLM等框架,从最原始角度通俗易懂、直观的解读大模型… ...