大模型实战:用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》

发布网友发布时间：2024-09-27 03:25

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热心网友时间：2024-11-16 13:34

在探讨大模型实战时，如何用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》是一个引人入胜的话题。大模型，尤其是GPT系列，虽然在对话和咨询方面表现出色，但其知识库的局限性使得它在处理未知内容时难以提供准确答案。通过引入Langchain，我们能够使GPT模型能够理解并分析文章内容，显著扩展了其应用范围。

具体地，Langchain实现本地知识库问答的过程包括多个步骤。首先，通过阅读langchain-ChatGLM源码，我们可以了解其基本框架，这涉及到本地知识库的构建、文本嵌入的向量化存储、以及对用户输入的查询处理。通过流程图可视化，我们可以清晰地理解这一流程。

为了实践这一框架，我们构建了简单的代码示例（tlbb.py），以《天龙八部》为输入，尝试对小说内容进行问答。测试结果显示，模型能够回答一些相关问题，展现出一定的应用价值。

在代码实现中，模型加载是一个关键环节，其方法在前文中已有详细介绍。此外，通过文本嵌入向量化存储，我们使用text2vec-large-chinese模型对输入文本进行处理，进一步提升问答准确度。在组装prompt阶段，我们向预训练模型提问，获取与输入文本相关的问题答案。

总结而言，使用Langchain-ChatGLM框架进行本地知识库问答，为GPT模型处理特定主题和领域的问题提供了有效途径。在实际应用中，它能够理解并回答与《天龙八部》等文章相关的问题，显著弥补了原生模型在未知领域的不足。当然，框架性能受文本质量和内容影响，对于更复杂或专业的问题，可能需要更细致的文本分割和知识库构建来提升回答质量。

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