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...
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。
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、...
1.2 安装ChatGLM2和LangChain 首先,需要从GitHub或其他可靠渠道下载ChatGLM2和LangChain的源代码或预训练模型。安装过程主要包括以下步骤: pip install chatglm2 pip install langchain[llms] # 更新到最新版本 pip install --upgrade langchain 确保所有依赖库都已正确安装,并根据官方文档进行必要的配置。 二、准备...
LangChain+pinecone+(ChatGPT、ChatGLM2) 现成开源方案:Quivr、PrivateGPT 方案一在上文微调实践中已初步介绍,但碍于需要的行业训练数据暂未整理好,所以本篇先介绍第二种方案的具体实施: LangChain+向量数据库+ChatGLM2 LLM+向量数据库方案核心 三步走实现私有知识库 1. 将私有知识库内容经过 embedding 存入向量...
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)。
在阿里云上部署chatGLM-6B:https://www.bilibili.com/video/BV1K14y1m7Hu 在阿里云上微调chatGLM-6B:https://www.bilibili.com/video/BV15s4y1c7QW 在阿里云上部署chatGLM2和langchain chatGLM2:https://www.bilibili.com/video/BV1EW4y1f7GA
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简介 LangChain是一个基于Python的自然语言处理库,它提供了丰富的工具和算法,用于处理文本数据。通过LangChain,我们可以轻松实现文本分类、实体识别、情感分析等功能,为构建问答系统提供坚实的基础。 ChatGLM2则是一个基于Transformer架构的自然语言生成模型,它在对话中能够生成自然、流畅的语言。Ch...
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...