GPT实战系列-简单聊聊LangChain搭建本地知识库准备

最新推荐文章于 2025-04-06 11:12:14 发布
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GPT实战系列-简单聊聊LangChain搭建本地知识库准备

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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

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基于LangChain+LLM的本地知识库问答(附源码)
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通俗讲，所谓langchain (官网地址、GitHub地址)，即把AI中常用的很多功能都封装成库，且有调用各种商用模型API、开源模型的接口，支持以下各种组件如你所见，这种通过组合langchain+LLM的方式，特别适合一些垂直领域或大型集团企业搭建通过LLM的智能对话能力搭建企业内部的私有问答系统，也适合个人专门针对一些英文paper进行问答，比如比较火的一个开源项目：ChatPDF，其从文档处理角度来看，实现流程如下。
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本文将介绍如何设计和实现具有LLM能力的聊天机器人。它作为一个有记性的聊天机器人，需管理聊天记录。需给它连接内部知识，通过某种形式的，或简称 RAG，来获取浅的，特定领域的，很有用知识，使聊天机器人更加强大。
使用langchain搭建本地知识库系统(新)
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ModelScope是一个大型的模型和数据集仓库，它提供了各种预训练模型的访问接口。这使得开发者能够快速地集成和应用这些模型，无需从零开始训练。嵌入模型是一种将文本转换为固定大小的向量的技术，是许多自然语言处理任务的基础。
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使用langchain及openai创建本地知识库
05-11 2974
3. 将知识文件放在kb目录下，以.txt或.doc或.pdf文件的形式存在。5.登录app界面 localhost:8500开始提问吧。2.设置openai api key。
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Alex_StarSky的博客
03-09 2053
随着OpenAI的GPT-4这样的大型语言模型（LLMs）已经风靡全球，现在让它们自动执行各种任务，如回答问题、翻译语言、分析文本等。LLMs是在交互上真正体验到像“人工智能”。 LangChain在这方面发挥重要作用。LangChain使构建由LLMs驱动的应用程序变得简单，使用LangChain，可以在统一的界面中轻松与不同类型的LLMs进行交互，管理模型版本，管理对话版本，并将LLMs连接在一起。
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Prompt模版是用于生成语言模型提示的预定义模版。模板可能包括说明、小样本示例，和特定的上下文和问题（适合于特定的任务）。LangChain提供创建和使用提示模板的工具，其实也没有做太多的工作，就是字符串格式化操作差不多。模版与模型无关，使其适应在不同的语言模型中重复使用。
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LangChain使构建由LLMs驱动的应用程序变得简单，使用LangChain，可以在统一的界面中轻松与不同类型的LLMs进行交互，管理模型版本，管理对话版本，并将LLMs连接在一起。
[浦语大模型笔记三」Langchain搭建你的本地知识库
ljn20001229的博客
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我们实例化一个基于 InternLM 自定义的 LLM 对象：llm.predict("你是谁")构建检索问答链，还需要构建一个 Prompt Template，该 Template 其实基于一个带变量的字符串，在检索之后，LangChain 会将检索到的相关文档片段填入到 Template 的变量中，从而实现带知识的 Prompt 构建。# 我们所构造的 Prompt 模板template = """使用以下上下文来回答用户的问题。如果你不知道答案，就说你不知道。总是使用中文回答。
基于LangChain+GLM搭建知识本地库
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【langchain入门】使用​​langchain​​搭建自己的本地知识库系统
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梅花寺
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RAG是的缩写，翻译为中文的意思就检索增强，以基于最新，最准确的数据建立LLM的语料知识库。LLMLangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。具有上下文感知能力：将语言模型与上下文源（提示说明、少量镜头示例、基于其响应的内容等）联系起来。原因：依靠语言模型进行推理（关于如何根据提供的上下文回答，采取什么行动等）更多的介绍可以去官网：Introduction | 🦜️🔗 Langchain代码语言：javascriptimport os。
大模型应用开发：从0到1，手把手教你使用Langchain框架实现本地知识库！
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嵌入式模型的核心思想是将每个数据点映射到一个低维度的嵌入向量（embedding vector）中，使得相似的数据点在嵌入空间中距离接近。具体来说，嵌入向量是一个实数向量，通常包含几十到几百个元素，每个元素代表一个特征或语义信息，而不是像One-hot编码一样只有一个元素是1，其余都是0。嵌入向量的生成通常使用神经网络进行训练，其中包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接受原始的高维数据，如文本或图像等，隐藏层将其转化为嵌入向量，输出层将嵌入向量映射到所需的预测结果，如文本分类或图像识别等。
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kingvan1990的专栏
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本文使用LangChain+ChatGLM来实现一个简单的基于本地知识库的问答系统，可以在完全不使用openai提供的api来完成本地知识库问答系统的搭建，如果有需要做本地私有化知识库问答系统的，可以参考此方案。
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今天看看另外一个产品Ollama。Ollama 的安装非常简单，只需从官网（https://ollama.com/download）下载后解压缩，并在 Terminal 中运行脚本即可完成环境设置。我尝试运行 Llama3，虽然在运行时占用了大量电脑资源，使得其他应用运行变慢，但整体体验尚可。Ollama 支持多种大型语言模型（https://ollama.com/library）。
LangChain+所有开源大模型，轻松构建离线本地知识库问答（附整合包）
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Github地址（源项目）：star：79.8kGithub地址（二次开发）：star：25.2kLangChain 是一个开源框架，旨在帮助开发者更容易地构建由大型语言模型（LLMs）驱动的应用程序。它提供了一系列工具和接口，使得与语言模型的交互变得更加简单和高效。LangChain通过向量数据库检索的方式把知识前置，一定程度上优化了模型的回复，这仍然是一个快速发展、探索中的技术！LangChain 的灵活性和可扩展性使其成为开发者在各种需要自然语言处理能力的领域中的有力工具。
Langchain---开源、离线、免费商用的大模型知识库来袭！全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用！快速搭建个人和企业私有智能知识库！
tigerhhzz的博客
04-10 3639
GitHub开源了一款可离线，支持检索增强生成(RAG)大模型的知识库项目。虽然开源时间不长，但是势头很猛，已经斩获25K Star。具备以下特点：项目利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案；项目支持的开源 LLM 与 Embedding 模型，本项目可实现全部使用开源模型离线私有部署。与此同时，本项目也支持 OpenAI GPT API 的调用，并将在后续持续扩充对各类模型及模型 API 的接入；
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