核心内容摘要
灵思汇聚，生生不息：少思远与繁衍大司命的奇妙交织
“经过前期的探索和准备我们终于迈出了第一步使用 ChatGPT 和 LangChain这些强大的工具初步完成了专属知识库的搭建。
”01—继昨天部署 ChatGLM
B 成功后工程落地实践国产大模型 ChatGLM
B 阿里云上部署成功今天继续向“专属知识库”的目标前进。
在成功部署 ChatGPT 模型的基础上用咱们国产的大模型 ChatGLM 以及 LangChain 开源框架搭建“个人专属知识库”。
LangChain是现在最流行围绕大语言模型构建的框架可用于聊天机器人、生成式问答 (GQA)、摘要等。
朋友们可以上传自己感兴趣的文章、资料到这个知识库中。
之后大模型就可以根据这些个人资料利用其强大的推理能力回答朋友们提出的相关问题。
例如收集某位喜欢的公众号或博主的文章上传到自己的知识库。
当您对这些内容有任何疑问时知识库就可以为您提供解答。
这就像拥有一个私人的、基于自身兴趣的问答专家。
因为之前经历过一次次踩坑填坑的过程这次搭建过程还算顺利没过多久Web 界面就成功启动了。
02—系统支持直接和大模型聊天对话和知识库对话。
支持切换后面支持的大模型ChatGLMChatyuanVicunaBloomBaichuanGgmlFastChatOpenAI-ChatGPT。
和知识库对话需要新建知识库不支持中文名字知识库名再上传知识文件/文件夹等待后台将知识文件的内容向量化后就可以向知识库提问。
您已进入知识库测试模式您输入的任何对话内容都将用于进行知识库查询并仅输出知识库匹配出的内容及相似度分值和及输入的文本源路径查询的内容并不会进入模型查询。
知识相关度 Score 经测试建议设置为 500 或更低具体设置情况请结合实际使用调整。
使用添加单条数据添加文本至知识库时内容如未分段则内容越多越会稀释各查询内容与之关联的score阈值。
单条内容长度建议设置在
左右。
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