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 python">importosimportuvicornfromfastapiimportFastAPI,HTTPException,Responsefromfastapi.middleware.corsimportCORSMiddlewarefromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelfromsentence_transformersimport...
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,使其更好地服务于中文用户。三、系统流程与运行方式 WebLangChain_ChatGLM系统的一般检索流程如下:...
Langchain-Chatchat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 RAG 与 Agent 应用项目。 确保conda已安装: 打开终端。输入conda --version并按回车,如果conda已正确安装,它将显示安装的版本号。如果未安装,请先下载并安装Miniconda或Anaconda。 创建新环境: 使用conda命令创建一个新的...
本文RAG框架采用Langchain-Chatchat,基础大模型经过比较,因为计算资源限制,最终选用GLM-4,但由于GLM-4不开源,只能调用API,实名认证赠送体验包 400万(1个月),注意免费额度。感兴趣的朋友,可以选择通过安装LMstudio或ollama运行其他大模型,比如ChatGLM3-6B、Qwen-14B等,效果也非常不错,真正实现私有化部署,只是比较吃...
然而,直接使用像 ChatGPT、ChatGLM、文心一言这样的模型生成的答案也存在问题。 幻觉 大语言模型有时也会生成所谓的 “幻觉” 文本,这些文本可能描述了现实中不存在的事件、人物或地点,导致以下问题: 现实与虚构混淆:模型无法准确区分历史事实与虚构内容,从而生成关于虚构事件或人物的响应,这可能误导那些寻求确凿...
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。
LLM大模型:glm3/4、百川、千问、月之暗面、gpt3.5、gpt4等等大模型,在不同的场景、能力各有侧重,进行深度的业务调试/适配同样重要。 检索召回过程处理:多轮对话、查询重写、多跳、多路召回、子查询等等,伴随业务场景的深入,每一个Chain的环节保证稳定可靠,不是轻松的事 ...
Transformer结构:Transformer 对比 CNN 和 LSTM、Encoder 和 Decoder、RMSNorm、RoPE、SwiGLU、GQA、ChatGLM2的模型结构 数据的预处理:分词器 (Tokenizer)、模板 (Template) 选择适合自己的方法和模型:方法选型、方法选型 指令微调:微调 (Supervised Finetuning)、重要概念、分布式训练 (Distributed Training)⋙ 第四天...
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 RAG 与 Agent 应用项目 - dorisoy/Langchain-Chatchat