基于InternLM和LangChain搭建你的知识库--练习

最新推荐文章于 2025-09-01 15:16:25 发布
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#langchain

本文介绍了如何利用实习项目实战，通过InternLM与LangChain技术，构建一个具备检索问答功能的知识库，并部署WebDemo，实现实时交互学习资源查询。

基础作业：课程知识库助手搭建

知识库搭建

InternLM 接入 LangChain

构建检索问答链

部署 Web Demo

SmallZCan_t
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【笔记】基于 InternLM 和 LangChain 搭建知识库基于 InternLM 和 LangChain 搭建知识库
googteo的博客
01-10 511
RAG：检索增强生成，外挂知识库finetune:在小数据集上微调。
大模型微调学习之旅③ — 基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库
HOOK1的博客
01-11 2031
LangChain可以快速帮我们构建一个RAG应用① 什么是LangChainLangChain是一个开源框架，旨在帮助开发人员在应用程序中使用大型语言模型（LLM）。它允许用户围绕LLM快速构建应用程序和管道，并直接与OpenAI的ChatGPT模型以及Hugging Face集成。LangChain支持多种编程语言，包括Python和JavaScript，并提供了丰富的API和工具，以方便开发人员快速构建复杂的LLM应用程序。
基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库(三)
weixin_55982578的博客
02-15 1396
然后，这些检索到的文档被送入一个生成模型，如序列到序列的转换模型，这个模型利用检索到的信息来生成回答或完成给定的文本任务。例如，在回答特定的事实问题、撰写有关特定主题的文章或生成信息丰富的对话回复时，RAG模型可以展现出比传统的生成模型更优越的性能。微调的优势在于能够利用预训练模型在广泛数据上学习到的丰富知识，从而需要较少的标注数据就可以达到较高的性能。这对于数据稀缺的任务尤其有价值。这个数据集应该包括输入和期望的输出，例如，用于情感分析的句子和它们的情感标签，或者用于翻译任务的句子对。
部署InternLM Studio“茴香豆”知识助手（lesson 3）作业
weixin_39291058的博客
05-15 642
3.从网络上搜关于汤晓鸥老师的生平和各种相关信息，整理出一篇《汤晓鸥文集》，pdf格式。完成不少于 400 字的笔记 + 线上茴香豆助手对话截图(不少于5轮)在 InternLM Studio 上部署茴香豆技术助手，已完成。在茴香豆 Web 版中创建自己领域的知识问答助手，已完成。4.将《汤晓鸥文集》文件，通过茴香豆web页面上传。1.创建知识库bbj_doudou;6.跟茴香豆助手进行了对话。5.简单设置了一下正反例；2.进入新创建的知识库;
InternLM实战营笔记与作业合集
SmallZCan_t的博客
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大模型萌新不再迷路！超详细开源教程「开源大模型食用指南」来了
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这是一套面向中国开发者、初学者友好、Linux平台优先适配的实用教程体系。它深入浅出地拆解了从环境配置、模型部署，到全参数微调与LoRA调教的完整过程，为大模型技术的大众普及铺设了一条康庄大道。
多模态大模型MLLM的架构发展及思考
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11-29 1098
自以gpt3为代表的大语言模型问世以来，纯文本模态的大模型和多种模态混合的多模态大模型都获得了迅速的发展，无论是学术界还是工业界。文本模态的大语言模型几乎学习了目前人类能够从公开渠道获取到的所有的文本数据，结合模型规模的扩大以及模型“涌现”能力，使得大语言模型的“智能”、“记忆”、“推理”、“对话”、“创作”等多方面的能力得到了长足的发展。互联网发展到今天，除了海量的文本数据之外，还产生了更多的多模态数据，如图文多模态数据、音视频、甚至于某些终端还包含了位姿信号、深度、雷达等多种模态的信号；
开源大模型不求人！一文带你全面入门《开源大模型食用指南》
m0_48891301的博客
06-17 822
近年来，随着 ChatGPT 的风靡，大语言模型（LLM）成为人工智能领域的焦点。在海量开源模型涌现的今天，如何快速开始体验、部署、调优这些 LLM，成为众多开发者和研究者的核心问题。而Datawhale倾力打造的《开源大模型食用指南》正是为了解决这一痛点而诞生的宝藏项目。
【大模型微调】入门大模型微调，这些必备知识必须了解！
kaka0722ww的博客
05-19 1541
所谓大模型微调，指的在已有的大规模预训练模型基础上，通过对标注数据进行训练，进一步优化 模型的表现，以适应特定任务或场景的需求。 不同于RAG或者Agent技术，通过搭建工作流来优化模型表现，微调是通过修改模型参数来优化模型能力，是一种能够让模型“永久”掌握某种能力的方法。
干货！12 个有望平替 ChatGPT 的国内 AI 大语言模型，一文尽览
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【完结】LLM Interview (1)
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基于InternLM和LangChain搭建知识库的demo记录
基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库
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01-09 493
LangChain 框架是一个开源工具，通过为各种 LLM 提供通用接口来简化应用程序的开发流程，帮助开发者自由构建 LLM应用LangChain 的核心组成模块链 (Chains) : 将组件组合实现端到端应用，通过一个对象封装实现一系列LLM 操作Eq.检索问答链，覆盖实现了 RAG(检索增强生成)的全部流程。
【大模型从入门到精通19】开源库框架LangChain LangChain文档加载器1
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
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在数据驱动的应用领域，特别是涉及对话界面和大型语言模型（LLM）的应用中，从各种来源高效加载、处理并与数据进行交互的能力至关重要。这些加载器擅长处理来自公共源的数据，如 YouTube、Twitter 和 Hacker News，同时也适用于来自专有源的数据，如 Figma 和 Notion。保存清洗后的文本：可选地，脚本可以将清洗和分词后的文档文本保存到文件中。这个扩展的代码提供了一个更全面的示例，展示如何从加载和清洗文本到基本分析和处理特殊情况，对 PDF 文档进行程序化的处理。
27页-免改造安全技术实现数据监管合规与有序流通（2023）(1).pdf
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27页-免改造安全技术实现数据监管合规与有序流通（2023）(1)
金融监管银保监会监管数据安全管理办法：数据采集存储使用全流程风险防控体系构建
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内容概要：《中国银保监会监管数据安全管理办法（试行）》旨在规范监管数据的安全管理，提升数据保护能力，防范安全风险。办法明确了监管数据的定义、范围及其在采集、存储、处理、使用、委托服务及销毁等全生命周期中的安全管理要求。强调数据应依法合规采集，通过专用网络传输，存储于安全环境，并实施分级分类防护措施。对数据使用限定了用途和设备范围，要求脱敏处理和可追溯管理，并严格管控对外提供和跨境共享。针对委托服务机构设定了准入条件和协议管理机制，明确安全责任。同时建立自查、评估、检查和应急报告机制，确保数据安全事件及时处置和上报。; 适合人群：银保监会及其派出机构工作人员、受托提供监管数据服务的企事业单位、金融机构信息技术与数据管理人员。; 使用场景及目标：①指导监管数据全生命周期的安全管理实践；②规范受托机构的服务准入与安全管理；③建立健全数据安全风险防控与应急响应机制；④支持监管数据在合规前提下的有效利用与共享。; 阅读建议：本办法具有较强的政策性和操作性，建议结合实际工作流程对照执行，重点关注数据分类、权限控制、技术防护和应急管理等方面要求，并定期开展合规自查与培训。
2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）
最新发布
11-26
2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于Simulink的2机5节点电力系统潮流仿真模型的构建与实现，重点在于通过仿真手段分析电力系统中各节点的电压、功率分布及系统稳定性，帮助理解潮流计算的基本原理与工程应用。文中可能涉及牛顿-拉夫逊法或PQ分解法等经典潮流算法的仿真验证，并利用Simulink强大的模块化建模能力实现系统动态与稳态行为的可视化模拟，为电力系统规划与运行提供技术支持。; 适合人群：电气工程及相关专业的高校学生、研究生，以及从事电力系统仿真、自动化控制、能源系统分析的科研人员和工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握电力系统潮流计算的基本理论与仿真方法；②学习如何在Simulink中构建多节点电力系统模型；③通过仿真分析系统参数变化对潮流分布的影响，服务于教学实验、科研项目或实际工程设计。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，边操作Simulink模型边理解算法流程，重点关注模型搭建、参数设置与仿真结果分析环节，有条件者可对比MATLAB编程实现与Simulink仿真的差异，深化对数值计算与系统建模的理解。
软件工程基于多语言技术栈的电商平台后端设计：高并发与可维护性优化方案研究
11-26
内容概要：本文系统性地介绍了编程语言进阶的学习路径与实战项目实践，涵盖主流技术栈（Python、Java、Go、Rust）的优劣势分析，针对高并发性能优化、业务逻辑可维护性、数据处理效率等行业痛点提供具体解决方案，并结合设计模式与代码示例深入讲解。文章重点通过构建一个基于FastAPI的简易电商平台后端，演示了从技术选型、核心编码到项目优化的完整流程，强调性能调优、架构设计与实际工程问题的应对策略。最后提出进阶建议，倡导深入底层原理、掌握云原生技术、参与开源项目以持续提升技术能力。; 适合人群：具备一定编程经验，希望提升系统设计能力和工程实战水平的1-3年开发者，以及准备向中高级工程师进阶的技术人员。; 使用场景及目标：①帮助开发者在不同技术路线间做出合理选型决策；②掌握高并发、分布式、缓存等关键技术的实际应用；③通过完整项目实践理解Web后端开发全流程并积累可迁移经验；④提升对框架底层原理和系统性能优化的理解。; 阅读建议：建议边读边动手实现文中的代码示例与项目模块，结合调试与性能测试加深理解，同时延伸学习文中提到的底层机制（如GIL、goroutine、ORM原理）和工具链（Docker、Redis、JWT），以构建完整的知识体系。
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