如果公司没有足够的训练数据或算力,或者是不想提高成本,但又想要实现基于本地知识的问答应用,可以借助私域数据Embedding和向量数据库(语义检索、向量相似度匹配)的技术,结合LLM的既有知识,以及概括、推理、扩展等能力,提升回答的准确性和质量。 3.3. 基本原理 (图片来源于网络) 第一阶段:加载文件-读取文本-文本分割(...
LlamaIndex通过在现有Index的基础上composite indices,此功能能够高效地索引完整的文档层次结构,并为GPT提供量身定制的知识。通过利用可组合性,您可以在多个级别定义索引,例如单个文档的较低级别索引和文档组的较高级别索引。考虑以下示例: 可以为每个文档中的文本创建一个树索引。 生成一个列表索引,该索引覆盖整个文档集...
2.1 核心步骤:如何通过LangChain+LLM实现本地知识库问答 2023年7月,GitHub上有一个利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用:langchain-ChatGLM (这是其GitHub地址,当然还有和它类似的但现已支持Vicuna-13b的项目,比如LangChain-ChatGLM-Webui ),目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运...
1.1 RAG 检索增强生成(RAG)是指对大型语言模型输出进行优化,使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型(LLM)用海量数据进行训练,使用数十亿个参数为回答问题、翻译语言和完成句子等任务生成原始输出。在 LLM 本就强大的功能基础上,RAG 将其扩展为能访问特定领域或组织的内部知识库,所有这...
Ollama。用于运行本地大模型。如果使用闭源大模型的API,则不需要安装Ollama。 Docker。用于运行AnythingLLM。 AnythingLLM。知识库运行平台,提供知识库构建及运行的功能。 1 安装Ollama 下载Ollama(网址:https://ollama.com/download) 下载后直接安装,然后启动命令行窗口输入命令加载模型。命令可以通过点击官网Models后...
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...
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.
Ollama。用于运行本地大模型。如果使用闭源大模型的API,则不需要安装Ollama。 Docker。用于运行AnythingLLM。 AnythingLLM。知识库运行平台,提供知识库构建及运行的功能。 1 安装Ollama 下载Ollama(网址:https://ollama.com/download) 下载后直接安装,然后启动命令行窗口输入命令加载模型。命令可以通过点击官网Models后...
使用Ollama 和 AnythongLLM 的组合就是很常见的一种构建知识库的手段。2. 什么是 OllamaOllama 是一个免费的开源项目,是一个专为在本地机器上便捷部署和运行 LLM 而设计的开源工具,可在本地运行各种开源 LLM,它让用户无需深入了解复杂的底层技术,就能轻松地加载、运行和交互各种LLM模型。
一、开始搭建本地知识库前,先想清楚几个问题 为什么要用AI知识库? 简单来说就是用来管理信息的一个库,在传统的数据管理方式中,我们通常是用「关键字」来查找内容,这样的方式在AI面前则显得过于机械。现如今的AI对信息的阅读理解、总结输出能力,已经无限接近于受过良好教育的成人。所以如果通过AI方式来管理信息,那么...