你可以通过两种方法启动LLM模型并连接到LangChain。一种是使用LangChain的LlamaCpp接口来实现,这时由LangChain帮助你启动llama2服务;另一种方法是用其他方式搭建Llama2的API服务,例如使用llama.cpp的服务器启动API服务等。 a).使用LangChain的LlamaCpp 使用LlamaCpp接口加载model,它会帮你启动Llama的服务,这方法较简单,...
fromlangchain.vectorstoresimportFAISSfromlangchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain.document_loadersimportPyPDFLoader, DirectoryLoaderfromlangchain.embeddingsimportHuggingFaceEmbeddings #LoadPDF filefromdatapathloader = DirectoryLoader('data/', glob="*.pdf", loader_cls=PyPDFLoader) ...
我们将利用C transformer和LangChain进行集成。也就是说将在LangChain中使用CTransformers LLM包装器，它为GGML模型提供了一个统一的接口。from langchain.llms import CTransformers# Local CTransformers wrapper for Llama-2-7B-Chatllm = CTransformers(model='models/llama-2-7b-chat.ggmlv3.q8_0.bin', # ...
from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.document_loaders import PyPDFLoader, DirectoryLoader from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings # Load PDF file from data path loader = DirectoryLoader('data/', glob="*....
1、LangChain LangChain是一个提供了一组广泛的集成和数据连接器,允许我们链接和编排不同的模块。可以常见聊天机器人、数据分析和文档问答等应用。 2、C Transformers C transformer是一个Python库,它为使用GGML库并在C/ c++中实现了Transformers模型。
LangChain是一个提供了一组广泛的集成和数据连接器,允许我们链接和编排不同的模块。可以常见聊天机器人、数据分析和文档问答等应用。 2、C Transformers C transformer是一个Python库,它为使用GGML库并在C/ c++中实现了Transformers模型。 为了解释这个事情我们首先要了解GGML: ...
1.PDF预处理 由于LLM 需要文本输入,因此 PDF 文件最初必须转换为文本。对于这个任务,我们可以使用 pypdf 库或 LangChain 的 pypdf 包装器 - PyPDFLoader 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 fromlangchain_community.document_loadersimportPyPDFLoader ...
1、LangChain LangChain是一个提供了一组广泛的集成和数据连接器,允许我们链接和编排不同的模块。可以常见聊天机器人、数据分析和文档问答等应用。 2、C Transformers C transformer是一个Python库,它为使用GGML库并在C/ c++中实现了Transformers模型。
!pip install pypdf!pip install-q transformers einops accelerate langchain bitsandbytes!pip install sentence_transformers!pip install llama_index 这些命令通过安装必要的库(包括用于模型交互的转换器和用于嵌入的sentence_transformers)来设置阶段。llama_index 的安装对于我们的索引框架至关重要。
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader, DirectoryLoader from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings # Load PDF file from data path loader = DirectoryLoader('data/', glob="*.pdf", loader_cls=PyPDFLoader) documents = loader.load() # Split text from PDF into chunks text_sp...