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...
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...
准确度测试:对比ChatGLM3-6B在不同数据集上的准确率,以评估其在回答问题时的可靠性。 速度测试:测量ChatGLM3-6B在不同设备上的运行速度,以评估其在处理请求时的效率。 知识库测试:通过对比ChatGLM3-6B在不同知识库中的表现,以评估其对外部数据的使用效果。 语境理解测试:检查ChatGLM3-6B在理解上下文方面的能力...
【llama3模型讲解】(2)-数据合力 08:11 【llama3模型讲解】(3)-模型的最优化 08:53 【llama3模型讲解】4)-DPO训练方法 11:37 【ChatGLM原理详解】(1)-chatGLM与chatGPT区别 09:47 【ChatGLM原理详解】(2)-chatGLM发展及性能详解 12:25 【ChatGLM原理详解】(3)-webGLM整体思路及与webGPT对比 11:05...
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的核心在于将WebLangChain的检索能力和ChatGLM3的生成能力相结合。WebLangChain是一个基于大规模知识库的检索系统,能够快速准确地从海量数据中提取相关信息。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...
WebLangChain_ChatGLM系统通过结合WebLangChain和ChatGLM3等先进技术,为中文用户打造了一个强大的RAG系统。该系统能够利用互联网作为外部知识库,提高大型语言模型回答问题的准确性和可靠性。随着人工智能技术的不断发展,WebLangChain_ChatGLM系统将在更多领域发挥重要作用,为人们的生活和工作带来更加智能和便捷的体验。同时...
国外学者将这种知识源分为“Vanilla RAG Pipeline”，该流程大致分为三步。而通过使用ChatGLM3-6b、Langchain实现简易的RAG过程，我们可以对比RAG使用前后的差异。在量化模型时，原始11.6G的模型权重通过4bit量化技术，仅占用5G显存，大大节省了存储空间。此外，Faiss和Langchain、nest_asyncio的安装及使用，...
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，另一种是让他们...
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。