使用模型推理框架并加载模型,这里用到的是Xinference。 【注意】为避免依赖冲突,请将 Langchain-Chatchat 和模型部署框架如 Xinference 等放在不同的 Python 虚拟环境中,比如 conda, venv, virtualenv 等。 2.1.2 创建xinference虚拟环境 创建xinference虚拟环境 安装依赖 启动xinference 2.2 模型推理框架并加载模型(...
使用模型推理框架并加载模型,这里用到的是Xinference。 【注意】为避免依赖冲突,请将 Langchain-Chatchat 和模型部署框架如 Xinference 等放在不同的 Python 虚拟环境中,比如 conda, venv, virtualenv 等。 2.1.2 创建xinference虚拟环境 创建xinference虚拟环境 condacreate -n xinf python=3.10-y condaactivate x...
ChatGLM3-6B采用了全新设计的Prompt格式,除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和Agent任务等复杂场景。本文主要通过天气查询例子介绍了在tool_registry.py中注册新的工具来增强模型能力。 可以直接调用LangChain自带的工具(比如,ArXiv),也可以调用自定义的工具。LangChain...
Langchain-Chatchat项目:1.1-ChatGLM2项目整体介绍 ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第2代版本,引入新的特性包括更长的上下文(基于FlashAttention技术,将基座模型的上下文长度由ChatGLM-6B的2K扩展到了32K,并在对话阶段使用8K的上下文长度训练);更高效的推理(基于Multi-QueryAttention技术,ChatGLM2-6B有...
部署LangchainChatchat的要点和小记如下：基本部署流程：通过git clone命令下载LangchainChatchat的仓库代码。下载所需的LLM模型文件和Embedding模型。在配置文件中修改LLM模型和embedding模型的路径。使用conda创建并激活虚拟环境，安装并更新所需的库。模型服务启动：执行server/llm_api.py脚本启动LLM模型服务。
上文我们介绍了如何在本地部署chatGLM,本文就介绍如何搭建你的本地知识库问答系统。 1 知识库搭建思路 先抛开技术,假设现在知识库就在手边,我们是如何搜索想要的答案的? 首先,把所有的文档看一遍,对文档进行分类; 然后,找出和问题相关的文档内容; 最后,对相关内容进行总结,得到答案。
在之前对 ChatGLM 的搭建部署和测试使用过程中,我对 ChatGLM 和 Langchain 的能力有了初步了解。尽管这些工具已经具备了一定的通用性,但由于本地知识库的效果不理想,我仍然觉得需要为自己定制属于自己的模型和应用。因此,我决定学会基于 Langchain 和模型进行编程,从现在开始着重学习 Langchain 的基础知识和编码,为...
ChatGLM部署与Langchain知识库挂载，为大模型插上翅膀 （报告出品方：国金证券） Langchain知识库框架介绍 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 ...
摘要:借助ModelArts提供的AI开发能力,实现基于LangChain+ChatGLM3的本地知识库问答,通过具体案例让开发者更加清晰的了解大模型AI应用开发过程。 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。
LangChain + ChatGLM2-6B 搭建个人专属知识库 之前教过大家利用基于 ChatGLM-6B 搭建个人专属知识库实现个人专属知识库，非常简单易上手。最近，智谱 AI 研发团队又推出了 ChatGLM 系列的新模型 ChatGLM2-6B，是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，性能更强悍。树先生之所以现在才更新 ChatGLM2-6B ...