随笔分类 - AI / LangChain
摘要:作者:Florian 转载自:https://www.cnblogs.com/fanzhidongyzby/p/18075179/langchain 我想做一个尝试,看看能不能用尽量清晰的逻辑,给“AI外行人士”(当然,我也是……)引入一下LangChain,试着从工程角度去理解LangChain的
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摘要:去年(2023年)是大模型爆发元年。但是大模型具有两个缺点:缺失私有领域知识和幻觉。缺失私有领域知识是指大模型训练时并没有企业私有数据/知识,所以无法正确回答相关问题。并且在这种情况下,大模型会一本正经地胡说八道(即幻觉),给出错误的回答。那么如何解决这两个缺点?目前主要有两种方法,微调和RAG。微
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摘要:在前两篇文章里,我们已经介绍了如何在本地运行Ollama以及如何通过提供外部数据库的方式微调模型的答案。本篇文章将继续探索如何使用“函数调用(function-calling)”功能以扩展模型能力,使其在“智能”的道路上越走越远。 function-calling介绍 根据OpenAI官方文档,fu
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摘要:转载自 https://babyno.top/posts/2024/03/run-a-large-language-model-locally-2/ 在上一篇文章里,我们展示了如何通过Ollama这款工具,在本地运行大型语言模型。本篇文章将着重介绍下如何让模型从外部知识库中检索定制数据,来提升大型语
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摘要:2024-02-27 · 路边的阿不 | 转载自 https://babyno.top/posts/2024/02/running-a-large-language-model-locally/ 随着ChatGPT的兴起,LLM (Large Language Model,大语言模型) 已经成为人工
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摘要:1. 环境配置 首先,确保你的机器安装了 Python 3.8 - 3.11 (我们强烈推荐使用 Python3.11)。 $ python --version Python 3.11.7 接着,创建一个虚拟环境,并在虚拟环境内安装项目的依赖 # 拉取仓库 $ git clone https://g
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摘要:一、简介 Langchain-ChatGLM 相信大家都不陌生,近几周计划出一个源码解读,先解锁langchain的一些基础用法。 文档问答过程大概分为以下5部分,在Langchain中都有体现。 上传解析文档 文档向量化、存储 文档召回 query向量化 文档问答 今天主要讲langchain在文
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摘要:一、简介 Langchain-ChatGLM 相信大家都不陌生,近几周计划出一个源码解读,先解锁langchain的一些基础用法。 文档问答过程大概分为以下5部分,在Langchain中都有体现。 上传解析文档 文档向量化、存储 文档召回 query向量化 文档问答 今天主要讲langchain在上
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摘要:转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/676061269 1 Chatchat项目结构 整个结构是server 启动API,然后项目内自行调用API。 API详情可见:http://xxx:7861/docs ,整个代码架构还是蛮适合深入学习 在这里插入图片描述 2 Cha
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