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...
虽然,大模型在训练的时候,用到的是它在发布之前用到的数据,比如ChatGPT,它是在2022年发布的,它可能没有2023年的知识,但是它可以通过外挂一些常见的数据集、数据库,从而实现不断的微调学习,从而进一步的提升自己知识更新的及时性,不和世界脱轨。 2.1.3 如何开发大模型? 以大语言模型训练过程为例。 首先做一系列...
整合本地知识库与LangChain:使用LangChain提供的工具和函数,将本地知识库与问答系统整合起来。这包括定义知识库的数据结构、编写查询接口以及实现知识库与问答系统的交互逻辑。 训练与微调ChatGLM模型:利用ChatGLM的强大生成能力,对模型进行训练或微调,使其更好地适应本地知识库。这可以通过使用本地知识库中的数据进行...
这样就将文本导出到了向量数据库。注意如果出现下列现象:ModuleNotFoundError: No module named 'exceptions'。原因是 python3.x版本移除了exceptions模块,但是docx包中引用了该模块。安装最新版python-docx模块即可pip install python-docx。 ChatGLM2-6B 1环境要求 如果仅使用CPU部署,则ChatGLM2-6B的量化模型最低...
本文分享自华为云社区《【云驻共创】LangChain+ChatGLM3实现本地知识库,转华为云ModelArts,实现大模型AI应用开发》,作者:叶一一。 一、前言 现如今,大语言模型发展到达了一个新高度,其应用场景也是适用于千行百业。而华为云EI更是具备了全栈AI能力,其提供的ModelArts是一站式AI开发平台,可帮助开发者智能、高效地创...
通过LangChain,我们可以轻松地实现文本分类、实体识别、情感分析等功能。 ChatGLM则是一个基于Transformer架构的自然语言生成模型,它可以在对话中生成自然、流畅的语言。ChatGLM可以理解用户的意图,并根据上下文生成相应的回答。 二、构建本地知识库问答系统 数据准备 首先,我们需要准备一个本地知识库。这个知识库可以是...
langchain-ChatGLM项目就是参考了Langchain的思路,我们一起看下langchain-ChatGLM搭建本地知识库的流程。 https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM/blob/master/README.md 如上图,本地知识库搭建的流程如下: (1-2)准备本地知识库文档目前支持 txt、docx、md、pdf 格式文件,使用Unstructured Loader类...
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...
️langchain-chatchat一种利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用,目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。 实现原理如下图所示,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...
同时若出现网络不稳定,我们也可以手动从 Huggingface 官网下载至本地。目前多 数大模型都选择将其参数文件开源在 Huggingface 网站,其余模型也可以同样方式进行部 署。Langchain 知识库挂载及应用案例 为更符合投研实际需求,我们将全市场的研报按照大类进行向量化处理后,通过 Langchain 实现挂载,并设计出了不同适用...