from llama_index import LLMPredictor # define an LLMPredictor set number of output tokens llm_predictor = LLMPredictor(llm=ChatOpenAI(temperature=0, max_tokens=512, model_name='gpt-3.5-turbo')) service_context = ServiceContext.from_defaults(llm_predictor=llm_predictor) storage_context = St...
2|0Knowledge QA LLM 基于本地知识库+LLM的问答系统。该项目的思路是由langchain-ChatGLM启发而来。 缘由: 之前使用过这个项目,感觉不是太灵活,部署不太友好。 借鉴如何用大语言模型构建一个知识问答系统中思路,尝试以此作为实践。 优势: 整个项目为模块化配置,不依赖lanchain库,各部分可轻易替换,代码简单易懂...
QAnything (Question and Answer based on Anything) 是致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统,可断网安装使用。 您的任何格式的本地文件都可以往里扔,即可获得准确、快速、靠谱的问答体验。 目前已支持格式: PDF,Word(doc/docx),PPT,Markdown,Eml,TXT,图片(jpg,png等),网页链接等。 2. 特点 ...
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QAnything，一款专为任意格式文件及数据库设计的本地知识库问答系统，旨在离线状态下提供高效、精准的问答体验。任何类型的本地文件，只需投入其中，即可获取准确、快速、可靠的答案。已支持格式包括但不限于PDF、Word、PPT、Markdown、Eml、TXT、图片（如jpg、png等）及网页链接，更多格式持续更新中。Q...
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A LLM RAG system runs on your laptop. 大模型检索增强生成系统,可以轻松部署在笔记本电脑上,实现本地知识库智能问答。 - wzdavid/ThinkRAG
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Knowledge-QA-LLMgithub.com/RapidAI/Knowledge-QA-LLM Knowledge QA LLM 基于本地知识库+LLM的问答系统。该项目的思路是由langchain-ChatGLM启发而来。 缘由: 之前使用过这个项目,感觉不是太灵活,部署不太友好。 借鉴如何用大语言模型构建一个知识问答系统中思路,尝试以此作为实践。 优势: 整个项目为模块化...
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