logger = logging.getLogger(__name__) class LocalGLM4(CustomLLM): context_window: int = 8192 # 默认上下文窗口大小 num_output: int = 2048 # 默认输出的token数量 model_name: str = "glm-4-9b-chat" # 模型名称 tokenizer: object = None # 分词器 model: object = None # 模型 def __init_...
2. 最新Langchain-Chatchat本地知识库开源项目搭建详解(原理+搭建流程+手把手搭建+一镜到底+小白必备) 2580 0 10:30 App Langchain-Chatchat 0.3.1部署步骤-智能知识库 5823 11 12:19 App xinference一键管理主流大模型,手摸手教你本地部署和推理模型,本地部署glm4并简单测评,提供环境包 14.6万 1538 18:...
分为两个部分,调用ChatGLM的API来用llamaindex和本地部署qwen1.5使用llamaindex。 1. LlamaIndex框架调用ChatGLM4 API实现RAG检索 LlamaIndex 是一个“数据框架”,可帮助您构建 LLM 应用程序。它提供以下工具: (1)提供数据连接器来获取您现有的数据源和数据格式(API、PDF、文档、SQL 等)。 (2)提供构建数据(索引...
还是在Jupyter Notebook环境中执行。 1、创建智谱GLM4大模型对象 首先定义LangChain里智谱大模型的包装类,参考第一篇文章里有,或者从github上下载:https://github.com/taoxibj/docs/blob/main/zhipuai.py 创建大模型对象 # 填写您自己的APIKeyZHIPUAI_API_KEY ="..."llm = ChatZhipuAI( temperature=0.1, ap...
2025年最新AI大模型全教程(AI学习路线+LLM大语言+RAG实战+Langchain+ChatGLM4+Transformer+DeepSeek部署)共计46条视频,包括:1.AI大模型2025年就业形式、2.AI大模型学习路线、【DeepSeek】3、DeepSeek R1 本地部署等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
}@propertydef_llm_type(self) ->str:return"glm-4-9b-chat" 然后就可以进行简单的测试了,新建一个python文件testLLM.py fromglm4LLMimportChatGLM4_LLM gen_kwargs = {"max_length":2500,"do_sample":True,"top_k":1} llm = ChatGLM4_LLM(model_name_or_path="/root/autodl-tmp/ZhipuAI/glm-4...
这是一个用Langchain 框架的RAG技术实现的ChatGLM4 / This is a ChatGLM4 implementation using the RAG technology of the Langchain framework - yangtengze/Langchain-RAG-GLM4
其中，Llama-3.1（8B）、GLM4（9B）等多个大模型API免费使用，让开发者与产品经理无需担心研发阶段和大规模推广所带来的算力成本，实现“Token 自由”。作为集合顶尖大模型的一站式云服务平台，SiliconCloud为开发者提供更快、更便宜、更全面、体验更丝滑的模型API。SiliconCloud支持用户自由切换符合不同应用场景的...
"customCQPrompt": "", // 自定义文本分类提示词（不支持工具和函数调用的模型 "customExtractPrompt": "", // 自定义内容提取提示词 "defaultSystemChatPrompt": "", // 对话默认携带的系统提示词 "defaultConfig":{} // 请求API时，挟带一些默认配置（比如 GLM4 的 top_p） }], "vect...
$ git clone https:///THUDM/chatglm4-9b $ git clone https:///BAAI/bge-large-zh # 初始化知识库和配置文件 $ python copy_config_example.py $ python init_database.py --recreate-vs # 启动项目 $ python startup.py -a 1. 2.