langchain本地知识库问答
时间: 2024-01-12 14:21:57 浏览: 234
Langchain-ChatGLM是一个＊＊＊该项目的目标是建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。它受到了GanymedeNil的项目document.ai和AlexZhangji创建的ChatGLM-6B Pull Request的启发。
该项目支持使用ChatGLM-6B、ClueAI/ChatYuan-large-v2等大语言模型进行接入，并默认选用GanymedeNil/text2vec-large-chinese作为Embedding，ChatGLM-6B作为LLM。借助这些模型，Langchain-ChatGLM可以实现全部使用开源模型进行离线私有部署。
Langchain-ChatGLM的源码解析可以帮助理解该项目的组件和实现细节。通过逐步梳理项目文件，可以更好地理解Langchain的工作原理和应用场景。
相关问题
langchain本地知识库问答终端
### 创建基于LangChain的本地知识库问答系统
#### 选择合适的模型和技术栈
为了构建高效的本地知识库问答系统，选用适合的技术组件至关重要。对于此类应用，LangChain 和 ChatGLM3 是理想的选择组合[^1]。
- **LangChain** 提供了一套工具链来简化机器学习工作流管理。
- **ChatGLM3** 则是一个强大的预训练语言模型，能够理解和生成高质量的人类语言文本。
#### 数据准备与处理
数据的质量直接影响到系统的性能。因此，在建立本地知识库之前，需对原始资料进行清洗、标注以及结构化转换。这一步骤还包括文档切分策略的设计——合理划分文本片段有助于提高检索效率和准确性[^2]。
#### 集成搜索功能
实现高效的信息检索机制是构建问答系统的关键之一。除了基本的全文索引外，还可以考虑引入语义相似度计算方法（如BERT），从而增强查询结果的相关性。此外，优化向量表示方式同样重要，它能帮助更好地捕捉问句背后的意图。
#### 开发对话接口
为了让用户体验更加流畅自然，设计良好的前端界面必不可少。这里不仅涉及到视觉效果上的考量，更重要的是要确保输入框友好易用，并且具备一定的容错能力；当遇到模糊不清的问题时，应给出恰当提示而不是简单返回错误消息[^4]。
#### 示例代码展示
下面是一段利用Python编写的简易版本LangChain集成方案：
```python
from langchain import LangChain
import chatglm3 # 假设已安装相应包
def init_knowledge_base():
lc = LangChain()
# 加载并初始化ChatGLM3模型实例
model = chatglm3.load_model()
return lc, model
if __name__ == "__main__":
knowledge_chain, glm_model = init_knowledge_base()
while True:
user_input = input("请输入您的问题：")
response = glm_model.generate(user_input)
print(f"答案:{response}")
```
此脚本展示了如何快速搭建起一个基础框架，实际项目中还需要加入更多细节配置以满足特定业务场景下的需求。
langchain本地知识库问答则怎么进行简单对话
### 使用LangChain进行本地知识库的简单问答对话
为了实现基于本地知识库的简单问答对话，可以利用LangChain提供的工具来构建一个能够理解并响应自然语言查询的应用程序。通过定义特定的任务流和集成必要的组件，如文档加载器、索引创建以及模型推理接口等，使得应用程序可以从结构化或非结构化的数据源中提取信息。
首先，需要安装`langchain`包及其依赖项[^1]：
```bash
pip install langchain
```
接着，在Python脚本里初始化环境变量，并设置好API密钥（如果所使用的某些功能涉及外部服务的话）。之后就可以开始编写核心逻辑了——即配置Runnable对象用于处理输入输出转换过程中的各个环节：
```python
from langchain import LangChain
# 假设已经准备好了一个名为 'my_knowledge_base' 的文件夹作为本地知识库路径
knowledge_base_path = "./my_knowledge_base"
lc = LangChain()
# 加载本地的知识库内容到内存中以便后续检索操作
loader = lc.load_documents(knowledge_base_path)
# 创建向量存储空间并将加载好的文档转化为可搜索的形式
index = lc.create_index(loader)
# 定义聊天机器人行为模式；这里采用的是最基础的方式来进行匹配查找
qa_chain = lc.build_qa_with_sources(index=index)
```
上述代码片段展示了如何快速搭建起一套支持基本Q&A交互的服务框架。当接收到用户的提问时，只需调用之前建立起来的QA链即可获取相应的答案摘要及出处说明：
```python
query = "请问这个产品的保修期有多久？"
result = qa_chain({"question": query})
print(f"Answer: {result['answer']}")
print(f"Source Documents:\n{result.get('sourceDocuments', [])}")
```
这样就完成了一次完整的从准备资料到最后给出回应的过程展示。当然实际应用当中可能还需要考虑更多细节上的优化调整工作，比如提高召回率、增强鲁棒性等方面的努力。
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1. GDI（图形设备接口）:
- GDI是Windows操作系统提供的一套应用程序接口，它允许应用程序通过设备无关的方式绘制图形。
- 在VC图像编程中，主要使用CDC类（设备上下文类）来调用GDI函数进行绘制，比如绘制线条、填充颜色、显示文本等。
- CDC类提供了很多函数，比如`MoveTo`、`LineTo`、`Rectangle`、`Ellipse`、`Polygon`等，用于绘制基本的图形。
- 对于图像处理，可以使用`StretchBlt`、`BitBlt`、`TransparentBlt`等函数进行图像的位块传输。
2. GDI+:
- GDI+是GDI的后继技术，提供了更丰富的图形处理功能。
- GDI+通过使用`Graphics`类来提供图像的绘制、文本的渲染、图像的处理和颜色管理等功能。
- GDI+引入了对矢量图形、渐变色、复杂的文本格式和坐标空间等更高级的图形处理功能。
- `Image`类是GDI+中用于图像操作的基础类，通过它可以进行图像的加载、保存、旋转、缩放等操作。
3. DirectX:
- DirectX是微软推出的一系列API集合，用于在Windows平台上进行高性能多媒体编程。
- DirectX中的Direct2D是用于硬件加速的二维图形API，专门用于UI元素和简单的图形渲染。
- DirectDraw主要用于硬件加速的位图操作，比如全屏游戏开发中的画面渲染。
4. 位图操作:
- 在VC图像编程中，位图操作是一个重要的部分。需要了解如何加载、保存和处理位图（BMP）文件。
- 可以使用位图文件格式的解析，来访问位图的像素数据，进行像素级别的图像处理和修改。
5. 高级图像处理技术:
- 包括图像滤镜、图像转换、图像压缩和解压缩技术。
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1. C++标准库的组成：
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