为了处理企业私有的知识,要么基于开源模型微调,要么也可以通过langchain作为一种外挂的内部知识库 (类似存在本地的数据库一样) 所以越来越多的人开始关注langchain并把它与LLM结合起来应用,更直接推动了数据库、知识图谱与LLM的结合应用 本文侧重讲解 LLM与langchain/数据库/知识图谱的结合应用,且解读langchain-ChatGLM...
对于后者,考虑到我已在此文《基于LangChain+LLM的本地知识库问答:从企业单文档问答到批量文档问答》中详细介绍了langchain、以及langchain-ChatGLM项目的源码剖析 如下图所示,整个系统流程是很清晰的,但涉及的点颇多,所以决定最终效果的关键点包括且不限于:文本分割算法、embedding、向量的存储 搜索 匹配 召回 排序、...
大型语言模型(LLM)是自然语言处理领域的热门技术,它可以帮助我们实现各种文本生成和理解的任务。本教程将指导你如何安装和运行一个基于LLM的项目——Langchain-Chatchat。 一、前置准备 在开始安装LLM之前,请确保你的计算机满足以下基本要求: 具备一定的Python编程基础。 安装好Anaconda(一个流行的Python包管理器和环境管...
步骤1：创建Chroma向量存储 from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.embeddings.openai ...
LLM 应用构建实践笔记 Chain链定义 链定义为对组件的一系列调用，也可以包括其他链，这种在链中将组件...
LLM自定义知识库原理指的是利用LLM模型来构建一个根据输入问题生成与该问题相关的答案的知识库。 LLM模型的训练过程通常包括两个步骤:预训练和微调。在预训练阶段,模型会通过大规模的文本数据进行自监督学习,尝试预测下一个词语。这样的预训练使模型能够学习到词语之间的关联性和上下文信息。 在微调阶段,模型会通过...
LLM模型优化:通过微调LLM模型,提升其在特定领域的问答能力。 工作流管理:利用LangChain的Chains功能,将多个组件组合成工作流,实现复杂的AI任务。 结论 LangChain+LLM的本地知识库问答系统为企业提供了一种高效、智能的信息处理方案。通过构建单文档到批量文档的问答能力,企业可以大幅提升工作效率和用户体验。未来,随着技...
外部知识库是我们窥视 LLMs 训练数据之外世界的“窗口 window ”。在本章中,我们将学习如何使用 LangChain 为 LLMs 实现检索增强。 创建知识库 对于LLMs,我们有两种主要类型的知识。 “参数化知识 parametric knowledge ”是指 LLMs 在训练过程中学到的一切,它作为 LLMs 对世界的冻结快照。
基于大模型的本地知识库问答系统 | 开源的大模型和本地知识库问题系统 | LangChain和LLM | 企业可免费商用的国内大模型视频中的文档,我会上传到个人博客中,如有需要,欢迎浏览,具体地址,可以关注后,私信发送关键字llm,我看到后,会回复。博客:https://blog.lukeewin.
大模型RAG企业项目实战:手把手带你基于Llamaindex搭建一套自己的RAG知识库,原理讲解+代码解析,究极通俗易懂!LLM大模型_RAG_大模型微调_ yolo目标检测 1377 3 【一小时掌握RAG】从0到1搭建一套完整的RAG系统,知识讲解+部署源码+实战项目+代码解析,大模型RAG企业项目实战教程! Langchain 345 62 基于Qwen2.5-3B...