milvus chatglm
时间: 2024-01-01 08:05:02 浏览: 217
Milvus ChatGLM是一个基于Milvus和ChatGLM-6B模型的开源项目,用于构建一个高性能的中英双语问答系统。Milvus是一个开源的向量数据库,用于存储和检索大规模向量数据。ChatGLM-6B是一个具有62亿参数的对话语言模型,支持中英双语问答。
通过将ChatGLM-6B模型与Milvus结合使用,可以实现快速的问答系统。首先,将ChatGLM-6B模型转换为向量表示,并将其存储在Milvus中。然后,当用户提出问题时,将问题转换为向量表示,并在Milvus中进行相似度搜索,找到与问题最相似的回答。
这种基于Milvus和ChatGLM-6B的问答系统具有高性能和高效率的特点,可以在消费级的显卡上进行本地部署。它可以广泛应用于各种领域,如智能客服、知识图谱构建、智能搜索等。
相关问题
chatglm 向量数据库
根据引用中的内容,可以使用qdrant或者milvus作为向量数据库来构建chatglm。具体的实现思路是,先将特定数据转换成嵌入向量(embedding),然后将这些向量存储在向量数据库中。当调用chatglm生成问答时,可以将查询(query)转换成嵌入向量,然后从数据库中查询相似的结果作为上下文。具体的步骤可以参考引用中给出的代码示例。
如果你需要使用qdrant作为向量数据库,可以按照以下步骤进行配置:
1. 安装qdrant库并导入相应模块。
2. 创建一个qdrant客户端对象,指定主机和端口。
3. 使用`recreate_collection`方法创建一个新的集合(collection)。
4. 配置向量参数,包括向量长度和相似度度量方式。
5. 遍历数据集,读取每个数据文件,并将文本转换为嵌入向量。
6. 使用`upsert`方法将每个向量插入数据库中。
需要注意的是,上述步骤中的具体代码实现可以参考引用中给出的示例代码,并根据自己的需求进行相应的修改。
请注意,向量数据库的选择和配置取决于你的具体需求和项目环境。除了qdrant和milvus之外,还有其他可选择的向量数据库可用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于 ChatGLM-6B 搭建个人专属知识库](https://blog.csdn.net/sj5590155/article/details/130689169)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [本地搭建属于自己的ChatGPT:基于PyTorch+ChatGLM-6b+Streamlit+QDrant+DuckDuckGo](https://blog.csdn.net/weixin_39653948/article/details/130178352)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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