四、 RAG-ChatGLM3法律知识问答 流程如下: 将RAG的检索步骤分为两个阶段:召回和重新排序。 Recall使用较小的embeddin模型得到向量库。具体来说,我们首先将法律文档分为若干 chunks,并使用BGE-small-embedding将这些chunks表示为向量。在查询阶段,我们首先通过相似检索将前100个与 query最相似的chunks作
LLM大语言模型+RAG实战+Langchain+ChatGLM-4+Transformer CodeLinghu 【软件攻城狮】掉头发的令狐啊 3 人赞同了该文章 文章目录: Langchain的定义 Langchain的组成 三个核心组件实现 整个核心组成部分 为什么要使用Langchain Langchain的底层原理 Langchain实战操作 LangSmith Langchain构建聊天机器人 LangChain构建向量...
而ChatGLM3则是一个先进的语言模型,具备强大的文本生成和理解能力。通过将这两者融合,WebLangChain_ChatGLM能够在对话生成过程中引入丰富的背景知识,从而提高生成文本的准确性和丰富性。 二、WebLangChain_ChatGLM的实际应用 在实际应用中,WebLangChain_ChatGLM能够广泛应用于各种场景。无论是智能客服、智能助手还是教...
1. 环境准备与模型配置 在将ChatGLM3模型集成到RAG系统之前,首先需要确保环境变量配置正确。以下是关键步骤: 1.1 环境变量设置 在long_term_proxy中,需要设置以下环境变量: importos# 设置模型的URLmodel_url=os.getenv("CHATGLM3_URL","")# 设置默认参数max_tokens=os.getenv("MAX_TOKENS","1024")top_p=o...
ChatGLM3模型可以从ModelScope或Hugging Face下载。下载完成后,将模型文件放置在指定目录中。 # 示例:从Hugging Face下载模型huggingface-cli repo clone chatglm3-6b 1. 2. 配置环境变量 创建.env文件,配置模型路径和embedding模型路径。建议使用绝对路径以避免路径问题。
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。
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...
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...
基于LangChain和ChatGLM的检索增强生成(RAG)实战解析 简介:本文将深入探讨检索增强生成(RAG)技术,介绍如何通过结合LangChain和ChatGLM来实现高效的RAG系统,从而提升大语言模型的准确性和可靠性。 随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLMs)已成为自然语言处理领域的重要支柱。然而,这些模型在处理涉及最新信息或专业领...
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”, ...