RAG 全称Retrieval-Augmented Generation,翻译成中文是检索增强生成。检索指的是检索外部知识库,增强生成指的是将检索到的知识送给大语言模型以此来优化大模型的生成结果,使得大模型在生成更精确、更贴合上下文答案的同时,也能有效减少产生误导性信息的可能。 二、为什么需要 RAG? 之所以需要 RAG,是因为大语言模型本身存在...
框架代码如下,具体的代码实现可以从github上下载chatglm3的代码直接查看,代码目文件:ChatGLM3/openai_api_demo/api_server.py importosimportuvicornfromfastapiimportFastAPI,HTTPException,Responsefromfastapi.middleware.corsimportCORSMiddlewarefromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelfromsentence_transformersimportSentenceTr...
一般情况下ChatGLM模型中token和字数的换算比例约为1:1.6,但因为不同模型的分词不同,所以换算比例也存在差异,每一次实际处理token数量以模型返回为准,您可以从返回结果的usage中查看。我们将根据模型输入和输出的总token数进行计量计费(向量大模型embedding-2仅按照输入token量计费、图像大模型按照调用次数计费),如果您...
RAG概述 ChatGPT、GLM等生成式人工智能在文本生成、文本到图像生成等任务中表现出令人印象深刻的性能。但它们也存在固有局限性，包括产生幻觉、缺乏对生成文本的可解释性、专业领域知识理解差，以及对最新知识的了解有限。为了克服这些限制，提高模型的能力，有两种主要途径：一种是微调（Fine Tune）来更新模型，另一种...
简介:本文介绍了WebLangChain_ChatGLM,一个结合WebLangChain和ChatGLM3的中文RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统。该系统旨在提高中文自然语言处理任务的效率和准确性,通过融合大规模知识库和先进的语言模型,为用户提供快速、智能的响应。无论您是开发者还是普通用户,本文都将帮助您理解RAG系统的核心概念,并探讨其在...
总的来说,RAG的生成过程如下图所示: 总结 本文介绍了 RAG 的概念及其背后的一些理论,本文通过Python、LangChain将其实现,在此过程中使用了 OpenAI的ChatGPT接口(可以自己搭建chatGLM3)、Weaviate矢量数据库(可以自己搭建Milvus )、OpenAI 嵌入模型实现了 RAG 管道。
App 最新多模态大模型QWEN2-VL详细教程-环境配置、数据集构建、模型微调、训练流程、效果展示 2828 1 03:39 App Xinference+Langchain-Chatchat一键运行qwen2.5 1197 5 02:13:42 App Langchain chatchat是如何打造出来的?官方制作教程:ChatGLM+Langchain预训练\微调部署,学完即可就业 ...
基于ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现,开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。 1.介绍 一种利用langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用,目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。
笔者选用的LLM是ChatGLM,Embedding model是M3E,大概的操作的方法是首先在one API平台分别创建国产LLM和Embedding的模型渠道; 然后在FastGPT的配置文件加入我们要使用的模型,示例如下: “qaModels”: [ { “model”: “gpt-3.5-turbo-16k”, “name”: “GPT35-16k”, ...
WebLangChain_ChatGLM系统是一个基于网络检索信息的检索增强生成系统。它通过整合LangChain,成功将大型语言模型与最受欢迎的外部知识库之一——互联网紧密结合。鉴于中文社区中大型语言模型的蓬勃发展,WebLangChain_ChatGLM系统特别集成了针对中文交互场景进行了优化的开源大语言模型ChatGLM3,以进一步拓展系统的适用性和性能...