基于LangChain-Chatchat实现的本地知识库的问答应用-快速上手(检索增强生成(RAG)大模型) 性能开源基础模型数据 基于ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现,开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。 汀丶人工智能 2024/05/07
从零学习大模型——使用GLM-4-9B-Chat + BGE-M3 + langchain + chroma建立的本地RAG应用(六)——最终实战:带有依照会话进行记忆功能的对话api 经过上一篇教程,我们已经成功构建出全本地的问答检索功能,现在我们需要通过api访问云服务器,并且使用fastapi定义一个接口,从而使功能可以通过api被访问。
对于开发者而言,WebLangChain_ChatGLM提供了一个开放的平台,允许他们根据自己的需求定制和优化系统。通过参与开源项目、贡献代码和共享经验,开发者可以共同推动中文RAG系统的发展。同时,普通用户也可以通过使用搭载WebLangChain_ChatGLM的应用程序,体验到更加智能和高效的对话生成服务。 总之,WebLangChain_ChatGLM作为结合We...
Ollama+Deepseek本地大模型实战 | 企业级RAG应用/智能客服/数据安全一次打通 springai_ 1.8万 68 【机器学习入门到精通!】清华大佬36集精讲,绝对通俗易懂!(机器学习/线性代数/人工智能/Python) 深度学习工程师 1145 37 大模型token究竟是啥? 通俗解释 27.6万 459 我为什么放弃使用langchain开发大模型应用,...
WebLangChain_ChatGLM系统通过结合WebLangChain和ChatGLM3等先进技术,为中文用户打造了一个强大的RAG系统。该系统能够利用互联网作为外部知识库,提高大型语言模型回答问题的准确性和可靠性。随着人工智能技术的不断发展,WebLangChain_ChatGLM系统将在更多领域发挥重要作用,为人们的生活和工作带来更加智能和便捷的体验。同时...
2025吃透AI大模型微调全套视频教程,逼自己一个月学完,让你少走99%弯路【LLM+RAG+Langchain+ChatGLM-4+OpenAI】共计5条视频,包括:第一课:大模型微调llama-factory环境准备、第二课:微调数据集准备(SFT,继续预训练,偏好优化)、第三课:微调过程lora微调与Qlora微调等
检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称RAG)技术的出现,正是为了解决这些问题,通过结合外部知识库来提高生成内容的准确性和可靠性。 一、RAG技术概述 检索增强生成(RAG)是一种创新的人工智能技术框架,它通过从大规模文档集合中检索与任务相关的信息,指导大型语言模型生成更准确、更贴近上下文的文本。这一技术...
在RAG系统中,LangChain可以用于管理检索到的信息、构建上下文以及控制文本生成过程。 而ChatGLM则是一个基于Transformer的大型语言模型,它具备出色的文本生成和理解能力。在RAG系统中,ChatGLM可以作为生成模型的核心组件,负责根据检索到的信息和构建的上下文来生成最终的回答。 RAG实战步骤 数据准备与检索:首先,需要构建一...
然而,目前 ChatGLM3 以远低于 ChatGPT3.5 的参数量实现了相应的效果,这也表明了 ChatGLM3 具有一定的实力。 整个RAG 流程通过 LangChain 实现起来非常直观和简洁。在后续的小结中,我们将进一步讨论 RAG 的系统设计。 RAG 系统设计逻辑探讨 这里我们将参考 weblangchain 的 RAG 系统设计思路简单讨论 RAG 系统中的...
Langchain是一个用于由语言模型驱动的应用程序框架。 其实就是能给把大语言模型和外部的数据源(私有数据)进行结合。这个框架类似于SpringBoot框架,让用户能给直接通过它使用大语言模型。 Langchain的组成 三个核心组件实现 在这里插入图片描述 Compents组件:为LLMs提供封装接口、模版提示、信息检索索引,类似于jdbc的驱动...