【作业】基于 InternLM 和 LangChain 搭建知识库基于 InternLM 和 LangChain 搭建知识库

原创 已于 2024-01-10 19:37:41 修改 · 483 阅读 · 8 ·
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于 2024-01-10 19:25:24 首次发布
本文探讨了如何结合InternLM和LangChain技术来设计并构建一个强大的知识库，重点关注了这两个技术在数据库建立过程中的应用和优化，以提升自然语言处理的效率和准确性。

基于 InternLM 和 LangChain 搭建知识库基于 InternLM 和 LangChain 搭建知识库

建立database

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芷詩
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03 基于InternLM和LangChain搭建知识库
Wzxdecsdn的博客
01-13 1108
基于InternLM和LangChain搭建知识库的demo记录
【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
01-10 510
RAG：检索增强生成，外挂知识库finetune:在小数据集上微调。
基于 InternLM 和 LangChain 搭建知识库
weixin_55546799的博客
01-09 1139
完成 LangChain 的自定义 LLM 子类之后，可以以完全一致的方式调用 LangChain 的接口，而无需考虑底层模型调用的不一致。将上述仓库中所有满足条件的文件路径找出来，我们定义一个函数，该函数将递归指定文件夹路径，返回其中所有满足条件（即后缀名为 .md 或者 .txt 的文件）的文件路径。选择 Chroma 作为向量数据库，基于上文分块后的文档以及加载的开源向量化模型，将语料加载到指定路径下的向量数据库。目录下已存储有所需的模型文件参数，可以直接拷贝到个人目录的模型保存地址。
基于 InternLM 和 Langchain 搭建你的知识库
Y2483490891的博客
01-08 1441
llm.predict("你是谁")# 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。问题: {question}可参考的上下文：···{context}···如果给定的上下文无法让你做出回答，请回答你不知道。有用的回答:"""
基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库
python12345678_的博客
12-30 1004
本文基于InternStudio 算力平台利用 InternLM 和 LangChain 搭建知识库。[1] 是面向算法开发者与研究员的云端集成开发环境。基于「容器实例」，「镜像中心」，「分布式训练」，「公开数据集」模块为用户提供 “算力、算法、数据” 深度学习模型训练三要素，让算法开发变得更简单、更方便。笔者认为 InternStudio 是支撑书生·浦语大模型全链路开源开放体系的坚实基础，让我们在学习理论之后能够在开发机上实战。[2]是一个多语千亿参数基座模型，可以处理英文、中文和代码等多种语言;
第三次笔记：基于 InternLM 和 LangChain 搭建知识库
qq_45607888的博客
01-10 1031
课程地址：https://www.bilibili.com/video/BV1sT4y1p71V。
第三课-基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库
qq_46016871的博客
02-21 1180
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。问题: {question}可参考的上下文：···{context}
【课后作业】3_基于 InternLM 和 LangChain 搭建知识库并在 OpenXLab上部署
sxswz的博客
01-14 1235
课程资料来源：书生·浦语大模型实战营。
第三讲——基于InternLM和LangChain搭建知识库
Prince_Ray的博客
01-24 594
基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库大模型开发范式LLM具有其局限性两种流程的优缺点RAG方法流程图LangChain简介基于LangChain搭建RAG应用流程图构建向量数据库构建三部曲搭建知识库助手接入InternLM构建检索问答链RAG方案优化建议Web Demo部署 大模型开发范式 LLM具有其局限性 两种流程的优缺点 RAG方法流程图 LangChain简介 基于LangChain搭建RAG应用流程图 构建向量数据库 构建三部曲 搭建知识库助手 接入I
InternLM全链路公开课3作业-基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库
01-10
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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 2028
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。
第三节作业：基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库
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02-17 671
我们可以调用一个 LangChain 提供的 RetrievalQA 对象，通过初始化时填入已构建的数据库和自定义 LLM 作为参数，来简便地完成检索增强问答的全流程，LangChain 会自动完成基于用户提问进行检索、获取相关文档、拼接为合适的 Prompt 并交给 LLM 问答的全部流程。_call 函数是 LLM 类的核心函数，LangChain 会调用该函数来调用 LLM，在该函数中，我们调用已实例化模型的 chat 方法，从而实现对模型的调用并返回调用结果。（2）在本地构建持久化的向量数据库。
【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
08-13 2216
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。
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
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NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
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