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项目地址:GitHub - InternLM/tutoriald
第三节课视频地址:(3)基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库_哔哩哔哩_bilibili
本节课作业为基于 InternLM 和 LangChain 搭建知识库。
教程文档链接:https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/langchain/readme.md
1. 环境配置(略,找文档依次执行即可)
2. 知识库搭建
在/data目录下新建demo文件夹,并创建create_vector_db.py,将2.4整合脚本中的代码复制,保存,终端执行python create_vector_db.py,执行成功后可以看到新增了data_base文件夹。
3. InternLM接入LangChain
在demo文件夹内创建LLM.py,将教程代码复制粘贴过来,代码主要构建了一个自定义LLM类,其中__init__函数读取本地InternLM的model和tokenizer,_call函数则定义了prompt的结构和模型的调用规则。
4&5. 构建检索问答链并部署Web Demo
在demo文件夹内创建run_gradio.py,将教程文档中第5步的三段代码都复制到该文件内,保存执行。
执行结果如下:
按教程配置好本地ssh连接,然后打开浏览器输入面红框内的地址即可使用,使用了LangChain后大模型可以精准的回答垂直领域的问题,例如“InternLM是什么?”。
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