一、背景及目标在ChatGPT爆火之后，我对AI技术也开始关注，一是出于好奇，而是出于危机。想必对于应用开发人员来说从“面面向对象编程”转成“面向AI编程”也是极好的。最初的时候我也是抱着试一试的心态，开始魔法上网使用chatgpt，然后尝试调用openai的开放接口，搭建了一个自己的chat网站，后来由于免费的token用完了，以及openai对中国的不开放态度，遂放弃。在找遍了国内所有的知名厂商的语言大模型接口之后，突然发现一个神奇的网站，https://huggingface.co（开源模型发布平台，类似于github，当然也是需要魔法上网才能实现自由访问的）。在huggingface上
随着人工智能技术的飞速发展，聊天机器人成为了一个热门的研究领域。清华大学研发的ChatGLM3模型，作为其中的佼佼者，为开发者提供了强大的自然语言处理能力。本文将指导您如何在本地搭建ChatGLM3模型，实现离线AI聊天功能。一、前置准备在开始搭建之前，您需要准备以下物品：一台性能良好的计算机，建议配置至少8GB内存和2GB显存的显卡。安装Python3.8或更高版本。安装必要的Python库，如torch、transformers等。下载ChatGLM3模型文件。二、安装依赖在搭建过程中，您需要使用到一些Python库。您可以通过以下命令安装这些库：pip install torch tra
智谱清言AI通用大语言模型ChatGLMJavaSDK-Github此项目是由Java的JDK11的长期版本开发，设备环境需要JDK>=11🚩当前ChatGLMJavaSDK最新为0.1.1Beta版本。JavaMavenDependency(BlueChatGLM)调用top.pulselinkbluechatglm0.1.1-BetaJavaGradle(BlueChatGLM)调用implementationgroup:'top.pulselink',name:'bluechatglm',version:'0.1.1-Beta'Javasbt(BlueChatGLM)调用libraryD
利用Langchain+Streamlit打造一个交互简单的旅游问答AI机器人，如果你有openai账号,可以按照如下的网址直接体验，如果你没有的话可以站内私信博主要一下临时key体验一下： 产品使用传送门—— http://101.33.225.241:8501/ 这里有演示效果和代码讲解的视频传送门——【Langchain+Streamlit】超简单旅游问答AI（代码共享&账号分享）_哔哩哔哩_bilibili github传送门—— GitHub-jerry1900/langchain_qabot:用langchain,streamlit实现的简单问答机器人，只
使用Elasticsearch嵌套密集向量支持这个交互式笔记本将：将模型“sentence-transformers__all-minilm-l6-v2”从HuggingFace加载到ElasticsearchMLNode中使用LangChain分割器将段落分块成句子，并使用嵌套密集向量将它们索引到Elasticsearch中执行搜索并返回包含最相关段落的文档依赖关系在本笔记本中，我们将使用Langchain和Elasticsearchpython客户端。我们还需要一个正在运行的Elasticsearch实例，并在其中部署了ML节点和模型。python3-mpipinstall-qUlangc
目前基于大模型的信息检索有两种方法，一种是基于微调的方法，一种是基于RAG的方法。信息检索和知识提取是一个不断发展的领域，随着大型语言模型（LLM）和知识图的出现，这一领域发生了显着的变化，特别是在多跳问答的背景下。接下来我们继续深入，跟着文章完成一个项目，该项目利用Neo4j矢量索引和Neo4j图数据库的强大功能来实现检索增强生成系统，旨在为用户查询提供精确且上下文丰富的答案。该系统采用向量相似性搜索来检索非结构化信息，同时访问图数据库来提取结构化数据，以确保响应不仅全面，而且锚定在验证过的知识中。这种方法对于解决多跳问题尤其重要，因为单个查询可能需要分解为多个子问题，并且可能需要来自大量文
如果你是NLP领域初学者，欢迎关注我的博客，我不仅会分享理论知识，更会通过实例和实用技巧帮助你迅速入门。我的目标是让每个初学者都能轻松理解复杂的NLP概念，并在实践中掌握这一领域的核心技能。通过我的博客，你将了解到：NLP的基础概念，为你打下坚实的学科基础。实际项目中的应用案例，让你更好地理解NLP技术在现实生活中的应用。学习和成长的资源，助你在NLP领域迅速提升自己。不论你是刚刚踏入NLP的大门，还是这个领域的资深专家，我的博客都将为你提供有益的信息。一起探索语言的边界，迎接未知的挑战，让我们共同在NLP的海洋中畅游！期待与你一同成长，感谢你的关注和支持。欢迎任何人前来讨论问题。一、Chat
参考：【大模型-第一篇】在阿里云上部署ChatGLM3-CSDN博客ChatGLM是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，由智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。ChatGLM3-6B更是在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上增加了更多特性。虽然，目前ChatGLM比GPT稍有逊色，但是，在部署后可以完全本地运行，完全由自己掌控！ChatGLM-6B减少显存与内存占用全量模型运行加载GPU运行模式下需要13GB显存+14G内存，CPU运行模式下需要28GB内存，如果你电脑没这么大显存或者内存，
目录一、环境配置1、安装anaconda或者miniconda进行环境的管理2、安装CUDA3、环境安装二、配置加载模型1、建立THUDM文件夹三、遇到的问题1、pipinstall-rrequirements.txt 2、运行pythonweb_demo.py遇到的错误——TypeError:Descriptorscannotnotbecreateddirectly. 3、运行pythonweb_demo.py遇到的错误——AttributeError:module'numpy'hasnoattribute'object'.四、网页版Demo基于Streamlit的网页版Demo五、命令行D
概述本文的文档助手就是：我们上传一个文档，然后在对话框中输入问题，大模型会把问题的答案返回。安装步骤先下载代码到本地LangChain调用llama模型的示例代码：https://github.com/afaqueumer/DocQA（代码不是本人写的，尊重原创）gitclonehttps://github.com/afaqueumer/DocQA.git环境安装双击setup_env.bat如果没反应可能是缺少环境，打开控制台手动执行一下，缺python或者pip的自己根据报错下载一下如果llama-cpp-python安装报错（1）需要下载VisualStudio（2）打开VisualSt
