大语言模型的学习路线和开源模型的学习材料《二》

本文主要是介绍大语言模型的学习路线和开源模型的学习材料《二》，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

第三层 LLMs to Artifact

第一重 langchain

• 【LLMs 入门实战 —— 十二 】基于 本地知识库 的高效 🤖langchain-ChatGLM
  • 介绍：langchain-ChatGLM是一个基于本地知识的问答机器人，使用者可以自由配置本地知识，用户问题的答案也是基于本地知识生成的。
• 【LLMs 入门实战 —— 三十一 】Vicuna-LangChain 模型学习与实战
  • 介绍：一个简单的类LangChain实现，基于Sentence Embedding+本地知识库，以Vicuna作为生成模型。支持中英双语，支持pdf、html和docx格式的文档作为知识 库。
  • Vicuna-LangChain 思路
    1. 提取知识库文件夹中的文档文本，分割成chunk_length大小的文本块
    2. 通过shibing624/text2vec-base-chinese模型计算各文本块的嵌入
    3. 计算问题文本嵌入和各文本块的嵌入的余弦相似度
    4. 返回余弦相似度最高的k个文本作为给定信息生成prompt
    5. 将prompt历史替换为最初问的问题
    6. 将prompt交给vicuna模型生成答案
• 【LLMs 入门实战】基于 本地知识库 的高效 🤖langchain-

这篇关于大语言模型的学习路线和开源模型的学习材料《二》的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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