ChatGLM2是一个开源的大模型,量化后的版本完全可以在消费级显卡上部署。我们的探索都使用ChatGLM2来测试。 可以参考这篇文章进行部署ChatGLM: 在确定可以运行ChatGLM2之后,我们可以执行api.py(注意,和web_demo.py一样,需要修改一些参数),可以启动一个http服务,通过http调用就可以执行调用。也可以运行我的demo中的h...
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...
git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.git 接着进入下载好的langchain-ChatGLM,下载embedding模型,langchain chatGLM默认的是text2vec模型,而闻达这里则推荐m3e模型,大家可以多做些尝试 cd langchain-ChatGLM git clone https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese 返回lan...
LangChain是一个开源的自然语言处理框架,它提供了丰富的工具和API,方便开发者进行自然语言处理任务的开发。ChatGLM2-6B则是一个基于Transformer的大型预训练语言模型,拥有60亿参数,能够生成高质量的自然语言文本。结合LangChain和ChatGLM2-6B,我们可以构建一个功能强大的知识问答系统,实现个性化的知识管理和应用。 二、...
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有更高效的推理速度和更低的显存占用)。
ChatGLM2作为基于GPT系列模型的大型语言模型,在文本生成和理解方面表现出色。而LangChain则是一个旨在简化LLM应用的开源框架,它提供了丰富的工具和函数,使得开发者能够快速构建问答、文本生成等NLP任务的应用。本文将详细介绍如何利用ChatGLM2和LangChain构建高效的本地知识库问答系统。 一、环境搭建 1.1 硬件与软件需求...
LangChain-ChatGLM2-6B的配置方法 将langchain-ChatGLM目录下的configs2中LLM 名称:LLM_MODEL = "chatglm-6b"中的chatglm-6b改为chatglm2-6b,即可运行,其他运行或修正方法同langchain-ChatGLM。 以上就是我在配置并使用LangChain-ChatGLM-6B中得到的报告,希望可以帮到大家。欢迎发私信与我共同讨论更多该领域的...
一、LangChain与ChatGLM2-6B简介 LangChain是一个开源应用程序框架,旨在简化大语言模型(LLM)应用的开发。它通过为各种LLM应用实现通用接口,连接外部数据源,并允许用户与LLM进行交互,从而降低了开发难度。ChatGLM2-6B则是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型,基于GLM架构,具有62亿参数。相比初代模型,ChatGLM2...
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。
ChatGLM2:这是一个基于GPT系列模型的大型语言模型,具有强大的文本生成和理解能力。它能够接受用户的自然语言输入,并生成相应的回答或文本内容。 LangChain:这是一个基于Python的开源框架,旨在简化构建大型语言模型应用的过程。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...