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...
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...
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**，**...
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。
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
MaxKB：1Panel开源项目组正式对外介绍了其官方出品的开源子项目，基于LLM（Large Language Model）大语言模型的知识库问答系统，为用户提供强大的学习能力和问答响应速度，致力于成为企业的最强大脑。Ollama：是一个...
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。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...
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。
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。
RAG 代表以下三个关键步骤「检索(Retrive)」 根据用户请求从外部知识源检索相关上下文。为此，使用嵌入模型将用户查询嵌入到与向量数据库中的附加上下文相同的向量空间中。这允许执行相似性搜索，并返回矢量数据库中...
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。
Langchain-Chatchat（原Langchain-ChatGLM）基于 Langchain 与 ChatGLM 等语言模型的本地知识库问答
30分钟上线基于大语言模型的知识库问答系统。
【代码】chatglm3-6b+langchain本地知识库问答。
具备以下特点：项目利用 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；项目支持的开源 LLM 与 Embedding 模型，本项目可实现...
“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，要么更可以基于langchain里集成的向量数据库和LLM搭建本地知识库问答(此处的向量数据库的独特性在哪呢？
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。
标签： 语言模型
Ollama 是一个基于 Go ...除了基于 OpenAI、百度千帆大模型等在线大模型快速搭建知识库问答系统外，MaxKB 还支持与以 Ollama 为代表的本地私有大模型相结合，快速部署本地的知识库问答系统。，快速安装 MaxKB 应用。
本文将通过LangChain与GLM的结合，介绍如何构建基于本地知识库的问答应用。我们将详细阐述如何利用这两个工具，将文本数据转化为知识库，并实现高效的问答功能，为读者提供实际操作建议。
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...