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(...
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...
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包管理器和环境管理器)。 有可用的GPU,因为LLM训练和推理通常需要大量的计算资源。 二、创建Python环境并安装...
RAG 给大模型提供了一个外部的知识库,这个知识库可以是文档的集合也可以是网站或者是其他结构化非结构化的知识库,当用户提出问题的时候,通过 Embedding 向量化处理和关键字查询等各种检索方式,把相关内容从知识库中拉出来,并通过优先级重排等操作再提供给 LLM,LLM 就会根据检索出来的知识和用户的问题,做针对性的回答...
回到主页面,选择“个人知识库“,开始对话。可以看到,结果还是很准的。 可在设置里面调整工作区名称、头像、文档相似性阈值等信息 3 结论 本期属于不务正业,基于RAG的个人本地知识库搭建还是很简单的,后面尝试把专业相关的知识注入进去,方便自己的个人知识库检索。 ——— Over...
最近一直想基于RAG(检索增强生成,Retrieval-Augmented Generation)和大语言模型(Large Language Model, LLM)技术搭建一套属于自己的个人知识库,以为会涉及到诸多复杂的流程,包括模型调用、界面开发等。今天找到了一点资料,发现特别简单,花了几分钟实现了一下,主要用到了三个软件: ...
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...
在本文中,我们将介绍如何使用大型语言模型(LLM)技术,基于本地知识库构建一个类似于New Bing的搜索引擎。我们将通过以下步骤完成这个项目:数据预处理、模型训练、评估和部署。一、数据预处理数据预处理是构建搜索引擎的第一步,主要包括数据收集、清洗和标注。在本案例中,我们需要收集与本地知识库相关的数据,并进行清洗...
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...