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knowledge_chain,并配置一些参数; 最后通过调用knowledge_chain即可。 2.3.8 基于LangChain+ChatGLM3的本地知识库问答 步骤1:在AI Gallery找到对应案例并运行 1、登录华为云账...
modelscope download bert-base-chinese 5、修改和初始化配置 a、初始化配置 ## 复制配置文件python copy_config_example.py## 初始化知识库python init_database.py --recreate-vs b、修改模型配置 修改configs/model_config.py建议把所有的模型放到一个文件夹,后续如果玩其他大模型指定以下目录就行了。 MODEL_RO...
本地知识库问答系统可以应用于多个领域,如企业知识管理、在线教育、客户服务等。通过构建这样的系统,企业可以快速响应用户的问题,提高服务效率和质量。 四、总结 本文介绍了如何使用LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答系统,从环境配置到模型下载、知识库初始化、问答链构建以及测试与部署,每一步都进行了详细的说明。
1 LangChain主要功能 调用语言模型将不同向量数据库接入到语言模型的交互中允许语言模型与运行环境交互 2 LangChain中提供的模块 Modules:支持的模型类型和集成。Prompt:提示词管理、优化和序列化。Memory:内存是指在链/代理调用之间持续存在的状态。Indexes:当语言模型与特定于应用程序的数据相结合时,会变得更加强大-...
首先定义语言模型和本地知识库的加载 然后通过RetrievalQA.from_llm函数构建链的实例 knowledge_chain,并配置一些参数 最后通过调用knowledge_chain即可 3.3 基于ModelArts AI实战 首先,在AI Gallery中找到这个Notebook的项目——基于LangChain+ChatGLM3的本地知识库问答 点击“Run in ModelArts”按钮,进入到Jupyter Note...
LangChain是一个用于构建基于大型语言模型(LLM)的应用程序的库。它为开发者提供了一种便捷的方式,可以将LLM与其他计算或知识源结合起来,从而创造出更加智能和强大的应用程序。 LangChain的目标是帮助开发者充分发挥大型语言模型的优势,使其在各种领域,如自然语言处理、问答系统、文本生成等方面得到更广泛的应用。
LangChain + ChatGLM2-6B 构建知识库 LangChain 知识库技术原理 目前市面上绝大部分知识库都是 LangChain + LLM + embedding 这一套,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 -> 匹配出的文本作为...
LangChain 是一个围绕大语言模型应用而开发的开源框架,可以将 LLM 模型、向量数据 库、交互层 Prompt、外部知识、外部工具整合到一起,允许用户围绕大语言模型快速建 立管道和应用程序,直接与 ChatGPT 或 Huggingface 中的其他 LLM 相连,从而在一定程度 上弥补模型本身的缺陷,提升用户的使用效率。 对于投研实际...
通过结合这两个模型,我们可以构建出功能强大的本地知识库。 二、搭建本地知识库环境 硬件准备:确保具备足够的计算资源,包括高性能CPU、GPU和足够的内存。 软件环境:安装所需的操作系统、Python环境以及依赖库,如TensorFlow、PyTorch等。 模型下载:从官方网站或开源平台下载Langchain-Chatchat和chatglm3-6b模型文件。