持久化:将向量化的数值存储到向量数据库方便后续直接使用,向量数据库有Chroma、Qdrant等; 代码实现 下面通过使用LangChain与ChatGLM实现本地知识库外挂,主要分为如下几步:启动ChatGLM ApiServer服务、加载文档与文本分割、文本向量化与文本内嵌、通过LangChain将LLM与向量库Retriever(检索器)关联、绑定gradio...
# OpenAI API的基本地址 (注意这里其实是本地部署的 ChatGLM3 模型服务地址)openai_api_base="http://127.0.0.1:8000/v1"# ChatOpenAI 模型的配置llm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k",streaming=True,temperature=0.1,).configurable_alternatives(# 为字段设置标识符# 在配置最终可运行时,我们可以使用此...
langchain-ChatGLM/chains/local_doc_qa.py 总结: QA问答使用该模板合适,如果做情感分析是不是修改成 模板= “已下面这些情感分析示例 {示例:结果}\n 请问句子{query}的情感是:” 会合适些?参考 52AI:怎么判断模型的in-context learning的能力? 2.3 图1中14~15的过程 :调用大语言模型生成最终结果 经过上面...
LangChain用于快速开发基于大语言模型应用程序的框架,提供了一整套工具、组件、接口等使得程序与大语言模型轻松交互组件快速组合、集成;如在模型上外挂本地知识库等; ChatGLM3安装 这里将安装使用int4量化版本的ChatGLM3-6B推理程序ChatGLM.cpp项目地址为: https://github.com/li-plus/chatgl...
然而,我必须指出,目前Langchain-Chatchat并不直接支持GLM3的P-Tuning v2微调,因为它不在peft结构中。一旦ChatGLM3团队重写了微调代码,使用新代码训练的模型将可以使用。你可以参考这个已关闭的问题:[FEATURE] GLM3 的 P-Tuning v2 微调能支持吗。 希望这些信息对你有所帮助。如果你有任何其他问题或需要进一步的澄...
使用Langchain-ChatGLM框架进行本地知识库问答的体验令人满意且有价值。通过该框架,GPT模型能更好地理解和回答与特定文章相关的问题,克服了原生模型在未知领域或主题上的限制。在实际测试中,我以天龙八部小说为例进行了尝试,效果尚可。 框架的流程清晰,通过分割和向量化嵌入文本,模型能理解并提取文章的关键信息。结合查...
如果仅使用CPU部署,则ChatGLM2-6B的量化模型最低CPU 32G 名称 参数 显存要求 ChatGLM2-6B FP16 13G ChatGLM2-6B INT4 6G ChatGLM2-6B-32K FP16 20G ChatGLM2-6B-32K INT4 13G 2本地安装部署 整合包下载:百度:https://pan.baidu.com/s/1mxM-tdTiNxRGBzHzI7rlcw?pwd=plz9提取码:plz9部署步骤如...
从零到一:使用LangChain与ChatGLM3构建本地知识库问答系统 引言 随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(LLM)在各个领域展现出了强大的潜力。本文将以LangChain和ChatGLM3为例,教大家如何搭建一个本地知识库问答系统。无论你是技术专家还是AI爱好者,都能通过本文的指导,快速上手并实现自己的问答系统。 一、技术背...
最后,你需要将OpenAI API端点替换为你自己的,并使用openai-api作为模型名称。 以下是一个如何在Langchain-Chatchat交互中调用到ChatGLM3-6B模型的自定义函数的示例: fromlangchain.chains.llmimportBaseLanguageModelfromlangchain.tools.baseimportBaseTool# 假设我们有一个自定义函数,我们想要在ChatGLM3-6B模型中调用...
使用方式 硬件需求 软件需求 1. 安装 python 依赖包 2. 执行脚本体验 Web UI 或命令行交互 常见问题 DEMO 路线图 项目交流群 基于本地知识的 ChatGLM 应用实现 介绍 🌍READ THIS IN ENGLISH 🤖️ 一种利用ChatGLM-6B+langchain实现的基于本地知识的 ChatGLM 应用。