摘要:2023-12-30AIGC-LangChain介绍LangChain介绍1.https://youtu.be/Ix9WIZpArm0?t=3532.https://www.freecodecamp.org/news/langchain-how-to-create-custom-knowledge-chatbots/3.https://www.pinecone.io/learn/langchain-conversational-memory/4.https://dev.to/reaminated/run-chatgpt-style-questions-over-your-own-file
摘要:2023-12-30AIGC-LangChain指南-打造LLM的垂域AI框架LangChain指南-打造LLM的垂域AI框架CHATGPT以来，Langchain可能是目前在AI领域中最热门的事物之一，仅次于向量数据库。它是一个框架，用于在大型语言模型上开发应用程序，例如GPT、LLama、HuggingFace模型等。它最初是一个Python包，但现在也有一个TypeScript版本，在功能上逐渐赶上，并且还有一个刚刚开始的Ruby版本。大家都知道在应用系统的业务中结合ChatGPT需要大量的prompt，想像一下：（1）如果我需要快速读一本书，想通过本书作为prompt，使用Cha
LangChain系列文章LangChain36深入理解LangChain表达式语言优势一LangChainExpressionLanguage(LCEL)LangChain37深入理解LangChain表达式语言二实现prompt+model+outputparserLangChainExpressionLanguage(LCEL)LangChain38深入理解LangChain表达式语言三实现RAG检索增强生成LangChainExpressionLanguage(LCEL)LangChain39深入理解LangChain表达式语言四为什么要用LCELLangChainExpression
一、背景介绍模型部署基本步骤分为模型选择、模型部署、运行，如果需要在特定的场景下定制化模型，则还需要进行数据集的选择、数据集格式转换、微调。根据上述的步骤本教程选取如下的开源模型、数据集，来对医疗场景下进行定制化模型部署。当然模型部署对GPU要求非常高，所以本教程将使用AutoDL提供的服务器资源。地址：https://www.autodl.com/homeChatGLM-6B(模型)：清华开源的、支持中英双语对话的语言模型,具有62亿参数。地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6BHuatuoGPT-sft-data-v1(数据集)：医疗数据集，拥有333M
作者:英特尔边缘计算创新大使 刘力1.1 ChatGLM3-6B简介ChatGLM3是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B是ChatGLM3系列中的开源模型，在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。引用自：https://github.com/THUDM/ChatGLM3请使用命令，将ChatGLM3-6B模型下载到本地：gitclonehttps://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git1.2 BigDL-LLM简介BigDL-LLM是开源，遵循Apache2.0许可证，专门用于在英特尔的硬件平台上
LangChain系列文章LangChain60深入理解LangChain表达式语言23multiplechains链透传参数LangChainExpressionLanguage(LCEL)LangChain61深入理解LangChain表达式语言24multiplechains链透传参数LangChainExpressionLanguage(LCEL)LangChain62深入理解LangChain表达式语言25agents代理LangChainExpressionLanguage(LCEL)LangChain63深入理解LangChain表达式语言26生成代码code并执行LangCha
大语言模型（LLM）的量化技术可以大大降低LLM部署所需的计算资源，模型量化后可以将LLM的显存使用量降低数倍，甚至可以将LLM转换为完全无需显存的模型，这对于LLM的推广使用来说是非常有吸引力的。本文将介绍如何量化ChatGLM3-6B模型的GGML版本，并介绍如何在Colab的CPU服务器上部署量化后的模型，让大家在了解如何量化模型的同时也熟悉Colab的操作。通俗易懂讲解大模型系列用通俗易懂的方式讲解大模型：ChatGLM3-6B功能原理解析用通俗易懂的方式讲解大模型：使用LangChain和大模型生成海报文案用通俗易懂的方式讲解大模型：一个强大的LLM微调工具LLaMAFactory用
今天内容涉及如下：1.initialize_agent,：执行gent工作，并把工具Tool传入2.Tool：选取行为函数工具类之前我们学习的都是把问题给AI，让AI模型给出答案，那么这种情况下应该怎么处理呢，我需要根据不同的问题选择不同的答案，比如我问AI我想选择一件衣服就去调用挑选衣服的方法，如果是查询订单，那么就专门去调用搜索订单的方法，如果是查询物流就专门去调用物流方面的方法，但是怎么识别出来哪个调用哪个呢？我们下面代码先模拟出怎么让AI根据我们的话语做选择，#!pipinstallopenai!pipinstalllangchainimportopenai,osfromlangcha
12.10更新：Qwen技术报告核心解读BaichuanBaichuan2:OpenLarge-scaleLanguageModels数据处理：数据频率和质量，使用聚类和去重方法，基于LSH和denseembedding方法tokenizer：更好的压缩率，对数字的每一位分开，添加空格token位置编码：7BRope，13BALiBi使用了SwiGLU激活函数，因为SwiGLU是一个双线性层，多引入一个门控矩阵，参数量更多，hidden_size从4减少到了8/3使用了更高效的基于xFormers的attention实现使用RMSNorm，对transformer的block输入进行了Laye
背景自从2020年OpenAI发布GPT-3之后，大型语言模型（LLM）就在世界上广受欢迎，一直保持稳定的增长。直到2022年底，对于LLM和生成AI等广泛领域的兴趣才开始迅速增长，这可能是因为大量关于GPT-3的重大进展推动了这一趋势。Google发布了名为LaMDA的具有“有感知能力”的聊天机器人，首个高性能且开源的LLM——BLOOM也已经发布。此外，OpenAI还发布了他们的下一代文本嵌入模型和下一代“GPT-3.5”模型。在LLM领域取得巨大飞跃后，OpenAI推出了名为ChatGPT的新模型，使LLM成为人们关注的焦点。同时，HarrisonChase创造的LangChain也应运
