Action:``{"action":"Final Answer","action_input":"根据最新的天气数据,今天上海的天气情况是晴朗的,气温为20℃。"}``> Finished chain. 刚开始的时候没有找到识别实体city的地方,后面调试ChatGLM3/langchain_demo/ChatGLM3.py->_call()时发现了一个巨长的prompt,这不就是zero-prompt(AgentType....
从官方网站或开源平台下载Langchain和ChatGLM3-6B的模型文件,并将其加载到本地环境。这一步骤包括克隆相关的源码仓库,如Langchain-ChatGLM、text2vec-large-chinese模型以及ChatGLM3-6B的模型仓库,并按照官方文档进行配置和依赖安装。 3. 知识库搭建 知识库是问答系统的核心,它存储了所有可能被查询的信息。根据需求...
完成模型配置后,需要将ChatGLM3-6b-128k模型集成到langchain-ChatGLM项目中。具体集成步骤如下: 在项目的代码中找到与模型加载相关的部分,通常位于model.py或model_loader.py等文件中。 在模型加载部分添加对ChatGLM3-6b-128k模型的加载逻辑。根据使用的深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等),加载模型的代码可能有所...
环境搭建:安装所需的软件和库,如Python、PyTorch等,并配置好相应的环境。 数据收集:收集相关领域的文档、文章、数据等资源,并进行整理和分类。可以使用爬虫技术从互联网上抓取数据,也可以使用现有的数据集。 数据处理:使用LangChain和ChatGLM3-6B对收集的数据进行处理和分析。首先,将文档内容进行分割和分词处理,提取关...
可以通过如下代码调用 ChatGLM 模型来生成对话: >>>fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModel>>>tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True)>>>model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b",trust_remote_code=True,device='cuda')>>>model=model.eval(...
基于Langchain-Chatchat,配合chatglm3-6B模型实现本地ai会话与私有化知识库构建视频忘了说了,要先安装conda,压缩包里查看前几期视频,有miniconda安装包,不了解的私信或加群问我加群获取分享链接:245145502关注私聊也可以哦~, 视频播放量 2813、弹幕量 0、点赞数 48、
应网友需求,写一篇langchain-chatchat+Qwen-14B-Chat在阿里云上的部署文档,但由于qwen系列在阿里云上报错较多,最后转为部署chatglm3-6b,之所以写100%复现,是根据真实过程编写,但由于官方更新较快,如不能复现,请联系我,我将及时跟新。有关阿里云的安装部署,见我的专栏文章Kevin:完全复现ChatGLM3-6b在阿里云人工智能...
根据您的需求,我在Langchain-Chatchat的代码库中找到了一些相关的信息。如果您想在ChatGLM3-6B模型中调用自定义函数,可以通过创建一个继承自BaseTool的自定义工具类来实现。以下是一个示例: fromlangchain.tools.baseimportBaseToolfromlangchain.schema.language_modelimportBaseLanguageModel# 假设我们有一个自定义函数...
根据我在Langchain-Chatchat仓库中找到的信息,你可以通过以下步骤在Langchain-Chatchat交互中调用到ChatGLM3-6B模型的自定义函数: 首先,你需要在model_config.py文件中包含你的本地API地址,如这个issue中所建议的。 然后,你需要查看server/chat/chat.py文件中的get_ChatOpenAI函数,这个函数可能负责获取语言模型。这个...
本教程主要实现在ubuntu系统部署chatglm3-6b大模型+本地知识库问答,同时也支持百川,千问,羊驼等主流大模型。 文中会涉及Anaconda3(python多版本环境) , langchain chatchat webui(大模型webui),chagtlm3-6b(智谱大模型),bge-large-zh(向量库) 等内容 大语言模型对话效果: 本地知识库问答效果: 一、操作系统...