本文则侧重讲解 1 什么是LangChain及langchain的整体组成架构 2 解读langchain-ChatGLM项目的关键源码,不只是把它当做一个工具使用,因为对工具的原理更了解,则对工具的使用更顺畅 3 langchain-ChatGLM项目的升级...
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前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流...如需在本地或离线环境下运行本项目,需要首先将项目所需的模型下载至本地,通常开源 LLM 与 Embedding 模型可以从 HuggingFace 下载。, 不然该项目跑不动。
标签: 数据库
支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统,可断网安装使用。 您的任何格式的本地文件都可以往里扔,即可获得准确、快速、靠谱的问答体验。 目前已支持格式: **PDF**,**Word(doc/docx)**,**PPT**,**...
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ChatGPT 非常强大,但是对于一些特有领域的内容会有些吃力,通过构建构建本地知识库丰富ChatGPT的能力。
LangChain提供了丰富的生态,可以非常方便的封装自己的工具,并接入到LangcChain的生态中,从而实现语言模型的交互,将多个组件链接在一起,并集成额外...本文将介绍下如何将本地的大模型服务集成进LangChain工具链中。
受GanymedeNil的项目document.ai和AlexZhangji创建了ChatGLM-6B Pull Request指令,建立了全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用。本项目的最新版本中通过使用FastChat接入Vicuna、Alpaca、 LLaMA、Koala、...
ChatGLM-6B 是⼀个开源的、⽀持中英双语...结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。
本资源是大模型的微调教程内含数据集和模型连接,可以作为入门教程
Langchain-Chatchat(原Langchain-ChatGLM)基于 Langchain 与 ChatGLM 等语言模型的本地知识库问答
AIGC项目_搭建本地知识库问答系统实现任何事物的问答_项目实战_附完整详细流程教程
官方提供了文本嵌入模型M3E的示例,但将其更换为BGE,初始化知识向量库时,弹出以下错误:原因:断言出错,原向量库残留了一些模型信息,self.d对应M3E的嵌入维度768,但BGE的嵌入维度为1024,不能存库。
QAnything (Question and Answer based on Anything) 是致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统,可断网安装使用。目前已支持格式: PDF(pdf),Word(docx),PPT(pptx),XLS(xlsx),Markdown(md),电子...
因为是临时存入,所以当我们上面的代码执行完成后,上面的向量化后的数据将会丢失。如果想下次使用,那么就还需要再计算一次embeddings,这肯定不是我们想要的。其中hnswlib安装不了,去一下网站下载源码解压后,将...
本文主要介绍了基于ChatGLM2和langchain的本地知识库问答的实战方案,希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 介绍 2. 配置环境 2.1 ChatGLM2环境搭建 2.2 进一步环境搭建 3. 修改配置文件 4. 运行...
Chatgpt学习资料项目资料 用于实战ChatgptAI技术 源代码 供参考(代码+使用说明) Chatgpt学习资料项目资料 用于实战ChatgptAI技术 源代码 供参考(代码+使用说明) Chatgpt学习资料项目资料 用于实战ChatgptAI技术 ...
本文只是以能运行的demo为目的,中间各种知识的铺垫,如有不懂的话,可以去网上搜查各种资料,后续我可能也会继续发布相关的知识学习,有什么问题欢迎大家指正。
过去半年,随着ChatGPT的火爆,直接带...“链接各种AI模型、工具的langchain”的bing功能为了处理企业私有的知识,要么基于开源模型微调,要么也可以通过langchain作为一种外挂的内部知识库 (类似存在本地的数据库一样)
本文使用LangChain+ChatGLM来实现一个简单的基于本地知识库的问答系统,可以在完全不使用openai提供的api来完成本地知识库问答系统的搭建,如果有需要做本地私有化知识库问答系统的,可以参考此方案。
文章从介绍Chat Completion Models开始,阐述了其与Completions Models的关系及其发展历程。深入解读了Chat Completions Model API,包括调用示例及参数详解。在此基础上,专门对messages参数进行了详解,包括参数...
基于LangChain+ChatGPT的本地知识库问答工程实践
主要核心的点如下:1、Retrieval Source知识来源源 训练语料:有标注的训练数据直接作为外部知识;外部数据:支持提供训练数据之外的外部知识作为检索来源,比如于任务相关的领域数据,实现模型的快速适应; 无监督...
QAnything(Question and Answer based on Anything)是一款能够在本地运行的知识库问答系统,支持任意格式的文件或数据库,即使在断网的环境下也能提供强大的问答功能。QAnything以其独特的本地化智-能问答能力,为...
Anything本地知识库问答系统:基于检索增强生成式应用(RAG)两阶段检索、支持海量数据、跨语种问答
这种通过组合langchain+LLM的方式,特别适合一些垂直领域或大型集团企业搭建通过LLM的智能对话能力搭建企业内部的私有问答系统。
刷B站的时候,无意中看到吴恩达的一个langchain的教程,然后去github上搜了下,发现别人利用langchain和chatGLM做的基于本地知识库的问答应用挺好的,学习下。
Dify 使快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员,也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。
LLMs之RAG:LangChain-Chatchat(一款中文友好的全流程本地知识库问答应用)的简介(支持FastChat 接入的ChatGLM-2/LLaMA-2等多款主流LLMs+多款embedding模型m3e等+多种TextSplitter分词器)、安装(镜像部署【AutoDL云...
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下自然语言处理22-基于本地知识库的快速问答系统,利用大模型的中文训练集为知识库。我们的快速问答系统是基于本地知识库和大模型的最新技术,它利用了经过训练的中文大模型,...
此时,信息提取的基本方式就是把问题也转换为向量,然后去和向量数据库中的各个向量进行比较,提取最接近的信息。从这些向量中,我们可以看到“国王”和“皇帝”这两个词的向量在某种程度上是相似的,而与“苹果”这...