做电影网站成本,福永外贸网站建设,海南省交通工程建设局网站,阿里云免费企业邮箱申请基于Langchain构建本地大型语言模型#xff08;LLM#xff09;问答系统的经验分享
https://download.csdn.net/download/xziyuan/89334371?spm1001.2101.3001.9500
最近#xff0c;我一直在探索如何利用Langchain来构建一个本地的大型语言模型问答系统。在这个过程中LLM问答系统的经验分享
https://download.csdn.net/download/xziyuan/89334371?spm1001.2101.3001.9500
最近我一直在探索如何利用Langchain来构建一个本地的大型语言模型问答系统。在这个过程中我找到了一套源代码并进行了部署。以下是我在这个过程中的一些经验和笔记希望对读者有所帮助。源代码已经上传可以通过源码下载链接获取。
问答系统架构概览
目前的问答系统架构大致相同可以概括为以下流程 内容抽取与向量化将长文档分割成多个小块每个块的大小通常小于向量模型能处理的最大上下文限制。分割策略可以简单也可以复杂例如在相邻块之间保留重复内容以减少简单分割带来的信息损失并增强块的上下文信息。 块向量化将分割后的块进行向量化处理并存储在向量数据库中如Elasticsearch、pg_vector或Faiss等。 ANN向量搜索对于输入的查询query使用相同的嵌入模型进行向量化然后在向量数据库中检索出n个最相关的文档。 文档合并与LLM问答将检索到的最近文档合并成上下文并提供给大型语言模型LLM进行问答构建相应的提示prompt。
源码分享
我分享的这套源码是同事提供的已经上传至CSDN可以0积分下载。我使用法律问答数据对其进行了测试发现准确率相当令人满意。特别是使用API形式的chatglm-turbo模型其性能明显优于本地7b参数的模型。
细节优化
虽然简单的问答系统架构大致相同但在具体实现中有许多细节可以优化例如如何更有效地分割文档、如何提高检索的召回率以及如何构建有效的指令模板等。
通过这次研究和部署经验我深刻体会到了构建一个高效、准确的问答系统需要考虑的诸多因素。希望我的分享能为有志于这一领域的同仁提供一些参考和启发。
