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...
二、准备知识库 2.1 数据收集与预处理 根据业务需求,收集相关的知识库数据,如文档、数据库、用户查询日志等。对数据进行清洗、格式转换、去重等处理,确保数据的质量和一致性。同时,根据需要构建问答训练数据集、验证集和测试集。 2.2 数据结构定义 定义适合问答系统的数据结构,如知识库的索引方式、查询接口等。确保数...
写在前面私有AI知识库的价值巨大。不管是个人、企业或者行业,都可以用它来打造定制化的垂直智库。基于AI大模型的能力,知识的检索和应用将变得异常简单。目前很多行业都在探索落地,比如AI客服、AI导诊、AI法律助…
需要将下载好的nltk放到指定目录即可,可以放到错误提示目录下,建议放到anaconda env安装目录(E:\\ProgramData\\anaconda3\\envs\\langchain\\nltk_data)。 7 加载文档创建知识库 (langchain) PS G:\ai0001\langchain> python .\createKnowledgeBase.py ...
最后,我们需要选择合适的工具来辅助我们进行知识库的搭建。二、建立LangChainLangChain是一个基于神经网络的自然语言处理工具,可以帮助我们将文本数据转化为可被计算机理解和处理的向量表示。以下是建立LangChain的步骤: 导入数据:将收集到的数据导入到LangChain中,以便进行下一步的处理。 数据预处理:对数据进行清洗和...
本文将详细介绍如何使用LangChain和ChatGLM2这两个强大的工具来构建一个高效、准确且可定制的自有知识库问答系统。 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...
“搭建私人定制化AI知识库!详解如何使用云计算资源,部署ChatGLM和LangChain模型,打造专属智能问答工具。” 01 — 申请免费试用 阿里云的免费产品申请地址: https://free.aliyun.com/ 因为免费产品太多太多!在“搜索试用产品”输入框内,输入“PAI”,快速找到我们要申请的机器学习平台API。
准备本地知识库:收集、整理并清洗相关领域的文档,构建本地知识库。 安装与配置:安装ChatGLM2、LangChain及必要的依赖项,并根据官方文档进行配置。 整合知识库与LangChain:使用LangChain提供的工具和函数,将本地知识库与问答系统整合起来。 训练与微调:利用本地知识库中的数据,对ChatGLM2模型进行训练或微调,以提高其...
“经过前期的探索和准备,我们终于迈出了第一步:使用ChatGPT和 LangChain这些强大的工具,初步完成了专属知识库的搭建。” 01 — 继昨天部署 ChatGLM2-6B 成功后,工程落地实践|国产大模型 ChatGLM2-6B 阿里云上部署成功,今天继续向“专属知识库”的目标前进。 ...
在知名的 langchain-ChatGLM 项目中,作者实现了一个可以基于本地知识库检索结果生成 Prompt Template 的Agent - LocalDocQA, 源码如下: class LocalDocQA: llm: BaseAnswer = None embeddings: object = None top_k: int = VECTOR_SEARCH_TOP_K chunk_size: int = CHUNK_SIZE chunk_conent: bool = True ...