1、模型训练微调:将知识库的内容整理成训练数据集,拿这些整理好的数据集来训练该模型,最终让模型“学会”该知识库的内容,至于效果如何很大程度取决于该数据集的质量和训练的调参,这种方式较复杂、门槛高; 2、外挂知识库:在向模型提问时提供一些知识库中的内容让它在其中找到正确的答案,外挂的形式门...
ChatGLM2模型+Langchain知识库挂载 经过上文介绍，在中文能力测评中，ChatGLM2-6B 是众多大模型中表现较好的一个，同时 由于其发布时间较早，投资者对于它的认知程度也更高。我们此处以该模型为例进行部署 和 Langchain 知识库的挂载介绍。我们推荐首先使用模型 Github 官方项目的代码进行部署，在 web_demo.py 中...
LangChain中有很多已有的链,例如:LLMChain、SequentialChain(顺序链)、ConversationChain(对话链)、RetrievalQA(检索型问答)、ConversationalRetrievalChain(对话式检索问答)。 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knowle...
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...
本文将详细介绍如何使用LangChain和ChatGLM实现本地知识库问答系统,包括技术原理、实践步骤和注意事项。 二、LangChain与ChatGLM简介 LangChain:LangChain是一个基于Python的开源框架,旨在简化构建大型语言模型(LLM)应用的过程。它提供了一系列易于使用的工具和函数,帮助开发者快速集成LLM,实现诸如问答、文本生成、文本分类...
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...
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 ...
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。
1.1本地知识库问答的原理图 1.2项目Git地址 GitHub.comgithub.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM#%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93%E7%9A%84-chatglm-%E7%AD%89%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%AE%...