GPT实战系列-简单聊聊LangChain搭建本地知识库准备
LangChain 是一个开发由语言模型驱动的应用程序的框架，除了和应用程序通过 API 调用， 还会：
-
数据感知 : 将语言模型连接到其他数据源
-
具有代理性质 : 允许语言模型与其环境交互
LLM大模型相关文章：
GPT实战系列-简单聊聊LangChain
GPT实战系列-ChatGLM3本地部署CUDA11+1080Ti+显卡24G实战方案
GPT实战系列-Baichuan2本地化部署实战方案
GPT实战系列-大话LLM大模型训练
GPT实战系列-Baichuan2等大模型的计算精度与量化
GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，Reward Modeling，RLHF
LangChain是什么？
构建本地的行业、专家知识库，就需要LangChain 支持常见角色和用途。
-
个人助理（personal assistants） : 主要的 LangChain 使用用例。个人助理需要采取行动、记住交互并具有您的有关数据的知识。
-
问答（question answering） : 第二个重大的 LangChain 使用用例。仅利用一些文档中的信息来构建答案，回答特定文档中的问题。
除LangChain外，还需要什么？
首先需要把文本转换为文本向量，即自然语言处理常常要用的Embedding技术，Text2Vector。
常见的Embedding接口有 OpenAI，Sentence Transformers，BGE， Huggingface，ModelScope，TensorFlowHub
例如，OpenAI提供接口，需要翻墙：
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings embeddings = OpenAIEmbeddings()
SentenceTransformer的接口：
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings, SentenceTransformerEmbeddings embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2") # Equivalent to SentenceTransformerEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
Huggingface接口，直接下载需要翻墙。
没有梯子怎么办？如有需要可以单独写篇。
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
ModelScope，非常适合国内，不用翻墙。
from langchain.embeddings import ModelScopeEmbeddings model_id = "damo/nlp_corom_sentence-embedding_english-base" embeddings = ModelScopeEmbeddings(model_id=model_id)
Tensorflow hub，需要安装tensorflow组件。现在用pytorch，就很少使用tensorflow。
from langchain.embeddings import TensorflowHubEmbeddings embeddings = TensorflowHubEmbeddings()
One more thing
文本向量直接比较就不足以推广，还需要加上向量数据库。
向量数据库也有很多，选几个熟悉的，比如FAISS，Chroma，Milvus，Redis，Deep Lake等等。
例如 FAISS
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.document_loaders import TextLoader from langchain.document_loaders import TextLoader loader = TextLoader("../../../state_of_the_union.txt") documents = loader.load() text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0) docs = text_splitter.split_documents(documents) embeddings = OpenAIEmbeddings() db = FAISS.from_documents(docs, embeddings)
后面基于LangChain做一些好玩的本地专家库测试吧。
觉得有用 收藏 收藏 收藏
点个赞 点个赞 点个赞
End
GPT专栏文章：
GPT实战系列-简单聊聊LangChain
GPT实战系列-ChatGLM3本地部署CUDA11+1080Ti+显卡24G实战方案
GPT实战系列-LangChain + ChatGLM3构建天气查询助手
大模型查询工具助手之股票免费查询接口
GPT实战系列-简单聊聊LangChain
GPT实战系列-大模型为我所用之借用ChatGLM3构建查询助手
GPT实战系列-P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型，到底做了什么？(二)
GPT实战系列-P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型，到底做了什么？(一)
GPT实战系列-ChatGLM2模型的微调训练参数解读
GPT实战系列-如何用自己数据微调ChatGLM2模型训练
GPT实战系列-ChatGLM2部署Ubuntu+Cuda11+显存24G实战方案
GPT实战系列-Baichuan2本地化部署实战方案
GPT实战系列-Baichuan2等大模型的计算精度与量化
