一.前言近期，ChatGLM-6B的第二代版本ChatGLM2-6B已经正式发布，引入了如下新特性：①.基座模型升级，性能更强大，在中文C-Eval榜单中，以51.7分位列第6；②.支持8K-32k的上下文；③.推理性能提升了42%；④.对学术研究完全开放，允许申请商用授权。目前大多数部署方案采用的是fastapi+uvicorn+transformers，这种方式适合快速运行一些demo，在生产环境中使用还是推荐使用专门的深度学习推理服务框架，如Triton。本文将介绍我利用集团9n-triton工具部署ChatGLM2-6B过程中踩过的一些坑，希望可以为有部署需求的同学提供一些帮助。二.硬
目录前言LangChain介绍为什么选择LangChainLangChain的结构代理SQLDatabaseAgent数据库模式和资源导入必要的库连接到数据库：设置LLM、工具包和代理执行器：使用自然语言查询数据库：完整代码示例：结论前言在LLM模型还没有特别成熟，像现在这样火爆之前，我们对于数据库的传统理解方式依然还是建立在需要先去学习如如何使用SQL脚本来跟Database进行交互。这将需要花费你大量的时间和精力，而且随着时代的发展，数据库版本的升级迭代和新型的数据库产品的诞生，我们都需要快速的去适应。前几年随着云计算的火热，为了适应市场的需求，我们的产品需要去适配各大主流云厂商的DB产品
开源大模型语言LLaMaLLaMa模型GitHub地址添加LLaMa模型配置启用LLaMa模型LangChain+ChatGLM大模型应用落地实践（一）LLaMa模型GitHub地址gitlfsclonehttps://huggingface.co/huggyllama/llama-7b添加LLaMa模型配置在Langchain-ChatGLM/configs/model_config.py中llm_model_dict添加"llama-7b":{"name":"llama-7b","pretrained_model_name":"/home/user/data/your_path/llama
langchain使用chroma进行持久化时的一些问题根据官方文档–langchain使用Chroma官方文档第一步在工程中进行pipinstallchromadb并粘上官网提供的相应代码后代码报错这边搜索报错error:MicrosoftVisualC++14.0orgreaterisrequired.Getitwith“MicrosoftC++BuildTools”:https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/需要安装MicrosoftC++生成工具-VisualStudioMicrosoftC++生成工具页面直接点
作者| MikeYoung译者|李睿审校|重楼在这个指南中，将对Twitter的推荐算法进行逆向工程，以更好地理解代码库，并提供见解，以制作更好的内容。想象一下，如果非编程人员能够借助工具编写一个能够理解、协助甚至生成代码的软件该有多好，就像经验丰富的开发人员所做的那样。这对LangChain来说是可能实现的。利用VectorStores、ConversationalRetrieverChain和LLM等高级模型，LangChain可以让非编程人员在代码理解和生成方面达到更高的水平。在这一指南中，将对Twitter的推荐算法进行逆向工程，以更好地理解代码库，并提供见解，以制作更好的内容。在这里
LangChainAgent执行过程解析什么是LangChainAgent例子工作原理什么是LangChainAgent简单来说，用户像LangChain输入的内容未知。此时可以有一套工具集合(也可以自定义工具)，将这套自定义工具托管给LLM,让其自己决定使用工具中的某一个(如果存在的话)例子首先，这里自定义了两个简单的工具fromlangchain.toolsimportBaseTool#天气查询工具，无论查询什么都返回SunnyclassWeatherTool(BaseTool):name="Weather"description="usefulforWhenyouwanttoknowab
LangChainAgent执行过程解析什么是LangChainAgent例子工作原理什么是LangChainAgent简单来说，用户像LangChain输入的内容未知。此时可以有一套工具集合(也可以自定义工具)，将这套自定义工具托管给LLM,让其自己决定使用工具中的某一个(如果存在的话)例子首先，这里自定义了两个简单的工具fromlangchain.toolsimportBaseTool#天气查询工具，无论查询什么都返回SunnyclassWeatherTool(BaseTool):name="Weather"description="usefulforWhenyouwanttoknowab
LangChain是一个基于大语言模型（如ChatGPT）用于构建端到端语言模型应用的Python框架。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型(LLM)和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，以便在不同的应用程序中使用。今天我们来学习DeepLearning.AI的在线课程:LangChainforLLMApplicationDevelopment的第五门课：Evaluation(评估)，所谓评估是指检验LLM回答的问题是否正确的方法，在上一篇博客Q&AoverDocuments中我们解释了如何通过langcha
使用LangChain开发LLM应用时，需要机器进行GLM部署，好多同学第一步就被劝退了，那么如何绕过这个步骤先学习LLM模型的应用，对Langchain进行快速上手？本片讲解3个把LangChain跑起来的方法，如有错误欢迎纠正。Langchain官方文档地址：https://python.langchain.com/基础功能LLM调用支持多种模型接口，比如OpenAI、HuggingFace、AzureOpenAI…FakeLLM，用于测试缓存的支持，比如in-mem（内存）、SQLite、Redis、SQL用量记录支持流模式（就是一个字一个字的返回，类似打字效果）Prompt管理，支持各
目录一、说明二、案例 一、说明在第五章中我们使用的是通过自定义一个列表来存储对话的方式来保存历史的。当然，你也可以使用自带的memory对象来实现这一点。二、案例importosfromlangchain.memoryimportChatMessageHistoryfromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAI#openAI的Keyos.environ["OPENAI_API_KEY"]='*************'chat=ChatOpenAI(temperature=0)#初始化MessageHistory对象history=ChatMessageHi
