ChatGLM3-6B是一个语言大模型，最近在评估这个模型，但发现它的文档有限，只能从demo代码中猜测调用的参数的含义，准确度是有限的；于是，通过查看源代码来研究，目前整理笔记如下：ChatGLM3-6B的调用接口有两个，一个是chat接口，一个是stream_chat接口接口函数的实现位于代码chatglm3-6b/blob/main/modeling_chatglm.py中一、chat接口chat接口的原型如下：defchat(self,tokenizer,query:str,history:List[Dict]=None,role:str="user",max_length:int=8
书接上文，由于家境贫寒的原因，导致我本地的GPU资源无法满足搭建Langchain-Chatchat本地知识库的需求，具体可以看一下这篇文章，于是我只能另辟蹊径，考虑一下能不能白嫖一下云服务器资源，于是去找网上找，您还别说，还真有，具体的领取方法可以查看我的这篇文章：【AI】阿里云免费GPU服务资源领取方法。1.准备工作1.1进入云服务器服务器资源准备好之后就可以去做我们的开发任务了，首先在阿里云人工智能PAI控制台打开我们的实例。打开之后如下图所示：1.2查看服务器磁盘情况，创建本地工作目录这一步可以省略，只是为了保险起见，我们查看一下磁盘容量及挂载情况，因为模型通常比较大，会比较浪费磁盘资
LangChain入门指南：定义、功能和工作原理引言LangChain是什么？LangChain的核心功能LangChain的工作原理LangChain实际应用案例如何开始使用LangChain引言在人工智能的浪潮中，语言模型已成为推动技术革新的重要力量。从简单的文本生成到复杂的交互式应用，语言模型正在重塑我们与机器交流的方式。在这个多变的技术领域，一个新兴的框架——LangChain——崭露头角，为开发基于语言模型的应用程序开辟了新的路径。LangChain不仅仅是又一个编程框架；它是一个连接语言模型与现实世界数据的桥梁。在LangChain的加持下，语言模型不再局限于处理静态的文本数据，而
LangChainNo.4文章目录文本嵌入模型Textembeddingmodels简介文本嵌入模型使用向量数据库使用通过文本创建索引加载文件创建索引向量数据库类别如何选择向量数据库存储和搜索非结构化数据的常用方法之一是嵌入并存储生成的嵌入向量，然后在查询时嵌入非结构化查询并检索与嵌入查询“最相似”的嵌入向量。矢量存储负责存储嵌入数据并执行矢量搜索。使用向量数据库的一个关键步骤是创建文本向量，并存储进数据库。这个工作通常是通过Embedding实现的。所以，使用向量数据库前，首先需要熟悉文本嵌入模型textembeddingmodel文本嵌入模型Textembeddingmodels简介提供文
作者|Tannista编译|星璇出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）让ChatGPT准确回答来自证券交易委员会文件的复杂问题，可谓是到处都是坑。先进人工智能模型的出现彻底改变了自然语言处理领域，使机器能够以越来越高的准确性和复杂性来分析、解释和响应人类语言。然而，尽管这些模型取得了重大进步，但一些人工智能助手（例如ChatGPT）在准确回答来自证券交易委员会文件的复杂问题方面仍然面临挑战。PatronusAI的研究人员发现，即使是性能最好的AI模型配置 OpenAI 的GPT-4-Turbo，在PatronusAI的新测试中也只能正确回答79%的问题。1、Redis与 Lang
LLaMa、Qwen、ChatGLM、ChatGLM2的区别以下比较的前提是首先和BERT(transfomer)的对比感谢帮忙给我githubrepository的star，更多最新模型长期更新：https://github.com/zysNLP/quickllmLLaMa：去掉biasLayNorm方式：RMSnorm：https://zhuanlan.zhihu.com/p/650231190#torch自带LayerNormifself.norm_mode=='torch_buildin': returnF.layer_norm(hidden_states,self.normalize
一场关于大模型的战役正在全世界激烈地上演着，国内外的各大科技巨头和研究机构纷纷投入到这场战役中，光是写名字就能罗列出一大串，比如国外的有OpenAI的 GPT-4，Meta的 LLaMa，StanfordUniversity的 Alpaca，Google的 LaMDA 和 PaLM2，Anthropic的 Claude，Databricks的 Dolly，国内的有百度的 文心，阿里的 通义，科大讯飞的 星火，华为的 盘古，复旦大学的 MOSS，智谱AI的 ChatGLM 等等等等。一时间大模型如百花齐放，百鸟争鸣，并在向各个行业领域渗透，让人感觉通用人工智能仿佛就在眼前。基于大模型开发的应用和
当数据量大的时候，比如百万级别，使用ChatGLM3-6b推理的速度是很慢的。发现使用vLLM和ChatGLM3-6b批量推理极大的提高了推理效率。本文主要通过一个简单的例子进行实践。1.安装vLLM和PyTorch[2]除了Python（本文使用3.11）、CUDA（本文使用11.8）外，还要安装vllm、pytorch、xformers等库，特别注意版本要一致。官方提供类库版本主要是针对CUDA12.1版。如下所示：# 用CUDA 11.8安装vLLM# 指定vLLM版本export VLLM_VERSION=0.2.6# 指定Python版本export PYTHON_VERSION=3
1，关于bisheng项目https://www.bilibili.com/video/BV1xi4y1e7MD/【大模型知识库】（2）：开源大模型+知识库方案，docker-compose部署本地知识库和大模型，毕昇+fastchat的ChatGLM3，BGE-zh模型2，关于bisheng项目Bisheng是一款领先的开源大模型应用开发平台，赋能和加速大模型应用开发落地，帮助用户以最佳体验进入下一代应用开发模式。“毕昇”是活字印刷术的发明人，活字印刷术为人类知识的传递起到了巨大的推动作用。我们希望“毕昇”同样能够为智能应用的广泛落地提供有力的支撑。欢迎大家一道参与。Bisheng基于Apa
如何构建你自己的商务聊天机器人？注意哦，是你自己的聊天机器人。一起来看看RedisEnterprise的向量检索是怎么帮你实现这个愿望的吧。鉴于最近人工智能支持的API和网络开发工具的激增，似乎每个人都在将聊天机器人集成到他们的应用程序中。LangChain是一种备受欢迎的新框架，近期引起了广泛关注。该框架旨在简化开发人员与语言模型、外部数据和计算资源进行交互的应用程序开发过程。它通过清晰且模块化的抽象，关注构建所需的所有构建模块，并构建了常用的"链条"，即构建模块的组合。例如，对话检索链条可以让用户与外部存储中的数据进行交互，实现真实的对话体验。LangChain是如何实现这一目标的呢？Op
