1.大模型实战:用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》
大模型实战:用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》
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具体地,横版Langchain实现本地知识库问答的源码过程包括多个步骤。首先,部横版源通过阅读langchain-ChatGLM源码,天龙天龙我们可以了解其基本框架,横版这涉及到本地知识库的源码火车票务系统web源码构建、文本嵌入的向量化存储、以及对用户输入的查询处理。通过流程图可视化,我们可以清晰地理解这一流程。
为了实践这一框架,我们构建了简单的代码示例(tlbb.py),以《天龙八部》为输入,程序员爱用的源码平台尝试对小说内容进行问答。测试结果显示,模型能够回答一些相关问题,展现出一定的应用价值。
在代码实现中,模型加载是一个关键环节,其方法在前文中已有详细介绍。免公众号牛牛房卡源码此外,通过文本嵌入向量化存储,我们使用text2vec-large-chinese模型对输入文本进行处理,进一步提升问答准确度。在组装prompt阶段,我们向预训练模型提问,获取与输入文本相关的主力动向指标源码选股公式问题答案。
总结而言,使用Langchain-ChatGLM框架进行本地知识库问答,为GPT模型处理特定主题和领域的问题提供了有效途径。在实际应用中,它能够理解并回答与《天龙八部》等文章相关的问题,显著弥补了原生模型在未知领域的不足。当然,框架性能受文本质量和内容影响,对于更复杂或专业的问题,可能需要更细致的文本分割和知识库构建来提升回答质量。
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