基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （一）_llama3 安装 win10

基于LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （一）

RAG 是未来人工智能应用的基石。大家并不是在寻求仅仅产生无意义反应的人工智能。而目标是人工智能能够从特定文档集中检索答案，理解查询的上下文，指导自己搜索其嵌入内容或在必要时诉诸网络搜索，评估自身响应的有效性以防止幻觉，并最终根据 提供的文档提供类似人类的答案

本文将剖析所提供的代码片段的每一行，以揭示 Langchain 的内部工作原理：

# Install modules
!pip install ollama langchain beautifulsoup4 chromadb gradio unstructured langchain-nomic langchain_community tiktoken langchainhub langgraph tavily-python gpt4all -q
!pip install "unstructured[all-docs]" -q
!ollama pull llama3
!ollama pull nomic-embed-textp
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进行Langchain 及其相关功能所需的基本模块和库的安装。这些pip install命令确保安装所有必需的依赖项，同时ollama pull获取文本处理所需的特定的llama3模型和资源。

# Importing libraries
import os
import bs4
import getpass
import ollama
from typing import List
from typing_extensions import TypedDict
from langchain import hub
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.document_loaders import (
    WebBaseLoader,
    UnstructuredPDFLoader,
    OnlinePDFLoader,
    UnstructuredFileLoader,
    PyPDFDirectoryLoader,
)
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings, GPT4AllEmbeddings
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser, JsonOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain.prompts import PromptTemplate, ChatPromptTemplate
from langchain_community.chat_models import ChatOllama
from langchain.retrievers.multi_query import MultiQueryRetriever
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
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这段代码是Python的导入库部分，用于引入多个模块和函数 ：

1. import os

   • 导入Python的标准库os，用于与操作系统进行交互，如文件和目录操作。

2. import bs4

   • 导入BeautifulSoup库，这是一个用于从HTML和XML文件中提取数据的库。

3. import getpass

   • 导入getpass模块，它提供了一个函数用于安全地获取用户的密码输入。

4. import ollama

   • 导入ollama模块，这 是一个特定的库，用于处理与ollama相关的操作。

5. from typing import List

   • 从typing模块导入List类型注解，用于类型检查和静态分析。

6. from typing_extensions import TypedDict

   • 从typing_extensions模块导入TypedDict，这是一个用于类型注解的高级特性，允许你定义字典的键和这些键的类型。

7. from langchain import hub

   • 从langchain包中导入hub模块，这可能是用于管理和交互LangChain生态系统的中心点。

8. from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

   • 从langchain包中的text_splitter模块导入RecursiveCharacterTextSplitter类，这可能是用于文本分割的类。

9. from langchain_community.document_loaders import (WebBaseLoader, UnstructuredPDFLoader, OnlinePDFLoader, UnstructuredFileLoader, PyPDFDirectoryLoader)

   • 从langchain_community包的document_loaders模块中导入多个类，这些类用于加载不同类型的文档，如网页、PDF文件、未结构化文件和目录中的PDF文件。

10. from langchain_community.vectorstores import Chroma

    • 从langchain_community包中的vectorstores模块导入Chroma类，这 是用于存储和管理向量的类。

11. from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings, GPT4AllEmbeddings

    • 从langchain_community包中的embeddings模块导入OllamaEmbeddings和GPT4AllEmbeddings类，这些类用于生成文本的嵌入表示。

12. from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser, JsonOutputParser

    • 从langchain_core包中的output_parsers模块导入StrOutputParser和JsonOutputParser类，这些类用于解析输出结果，支持字符串和JSON格式。

13. from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

    • 从langchain_core包中的runnables模块导入RunnablePassthrough类，这 是用于处理可执行流程的类。

14. from langchain.prompts import PromptTemplate, ChatPromptTemplate

    • 从langchain包中的prompts模块导入PromptTemplate和ChatPromptTemplate类，这些类用于创建和管理对话提示模板。

15. from langchain_community.chat_models import ChatOllama

    • 从langchain_community包中的chat_models模块导入ChatOllama类，这 是用于聊天交互的模型。

16. from langchain.retrievers.multi_query import MultiQueryRetriever

    • 从langchain包中的retrievers模块导入MultiQueryRetriever类，这可能是用于从多个查询中检索信息的类。

17. from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults

    • 从langchain_community包中的tools.tavily_search模块导入TavilySearchResults类，这 是用于处理Tavily搜索结果的工具。

18. 这段代码的目的是为一个涉及文本处理、文档加载、嵌入表示、输出解析、聊天模型和搜索结果处理的复杂应用程序设置所需的库和模块。

导入了Langchain运行所必需的各种库和模块。其中包括文本分割、文档加载、向量嵌入、输出解析等模块。每个导入语句都带来了对 NLP 任务的不同方面至关重要的功能。

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解码Sora架构、技术及应用

一、为何Sora通往AGI道路的里程碑？
1，探索从大规模语言模型(LLM)到大规模视觉模型(LVM)的关键转变，揭示其在实现通用人工智能(AGI)中的作用。
2，展示Visual Data和Text Data结合的成功案例，解析Sora在此过程中扮演的关键角色。
3，详细介绍Sora如何依据文本指令生成具有三维一致性(3D consistency)的视频内容。 4，解析Sora如何根据图像或视频生成高保真内容的技术路径。
5，探讨Sora在不同应用场景中的实践价值及其面临的挑战和局限性。

二、解码Sora架构原理
1，DiT (Diffusion Transformer)架构详解
2，DiT是如何帮助Sora实现Consistent、Realistic、Imaginative视频内容的？
3，探讨为何选用Transformer作为Diffusion的核心网络，而非技术如U-Net。
4，DiT的Patchification原理及流程，揭示其在处理视频和图像数据中的重要性。
5，Conditional Diffusion过程详解，及其在内容生成过程中的作用。
三、解码Sora关键技术解密
1，Sora如何利用Transformer和Diffusion技术理解物体间的互动，及其对模拟复杂互动场景的重要性。
2，为何说Space-time patches是Sora技术的核心，及其对视频生成能力的提升作用。
3，Spacetime latent patches详解，探讨其在视频压缩和生成中的关键角色。
4，Sora Simulator如何利用Space-time patches构建digital和physical世界，及其对模拟真实世界变化的能力。
5，Sora如何实现faithfully按照用户输入文本而生成内容，探讨背后的技术与创新。
6，Sora为何依据abstract concept而不是依据具体的pixels进行内容生成，及其对模型生成质量与多样性的影响。

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