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。 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系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性。 在...
LangChain的核心优势在于其灵活的组件架构,包括Models、Indexs、Prompts、Chains、Memory和Agents,这些组件共同协作,实现了复杂的语言处理任务。通过其提供的六大组件,LangChain支持复杂的功能开发,能够高效、易用、可扩展地构建LLM应用。 ChatGLM3: ChatGLM3是由清华大学KEG实验室和智谱AI公司共同训练发布的基于Transformer...
在int4精度下,只需要13GB的显存即可流畅运行ChatGLM3-6B。 2.3.2 LangChain介绍 LangChain是一个开源框架,允许从事人工智能的开发者将例如GPT-4的大语言模型与外部计算和数据来源结 合起来。该框架目前以Python或JavaScript包的形式提供。 LangChain目前由六大部分组成:Models模型、Indexs索引、Prompts提示词、Chains链...
git clone git@github.com:kebijuelun/weblangchain_chatglm.gitcdweblangchain_chatglm 然后参考下述流程分别对 ChatGLM3 和 WebLangChain 进行配置。 ChatGLM3 环境配置与运行方式 基于conda 进行环境隔离:conda create -n chatglm python==3.10; conda activate chatglm(注意ChatGLM3和WebLangChain环境隔离很重...
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...
ChatGLM3-6B采用了全新设计的Prompt格式,除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和Agent任务等复杂场景。本文主要通过天气查询例子介绍了在tool_registry.py中注册新的工具来增强模型能力。 可以直接调用LangChain自带的工具(比如,ArXiv),也可以调用自定义的工具。Lang...
二、基于LangChain+ChatGLM3实现本地知识库问答 2.1 大模型的发展历程 2.1.1 ChatGPT 2022年1月30日,0penAl发布了ChatGPT。这是一个基于大语言模型(LLM)的对话机器人(Chat Bot),它的定位是一个AI助手,可以回答通识性和专业领域的各种问题(包括编码相关问题),支持中英文在内的多语言,且支持多轮对话。
在langchain-ChatGLM项目中,需要修改项目的配置文件以指定新引入的ChatGLM3-6b-128k模型。具体配置如下: 打开项目中的配置文件,通常位于项目根目录下的config.py或config.json文件中。 在配置文件中找到模型相关的配置项,例如model_path或model_name等。 将配置项的值修改为ChatGLM3-6b-128k模型的路径或名称。确保...
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,提取关键信息和实体。然后,使用词嵌入技术将文本转换为向量表示,便于后续的模型训练和应用。 知识表示:将处理后的数据以结构化的方式进行表示。可以使用实体关系图(ER图)或知识图谱等方式进行表示,将实体、关系、属...
WebLangChain_ChatGLM系统是一个基于网络检索信息的检索增强生成系统。它通过整合LangChain,成功将大型语言模型与最受欢迎的外部知识库之一——互联网紧密结合。鉴于中文社区中大型语言模型的蓬勃发展,WebLangChain_ChatGLM系统特别集成了针对中文交互场景进行了优化的开源大语言模型ChatGLM3,以进一步拓展系统的适用性和性能...