手把手教你,从零开始用langchain-chatchat部署私有化RAG知识库
angchain-chatchat是一个基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现,开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目,采用Apache License,可以免费商用。该项目支持市面上主流的本地大语言模型和Embedding模型,支持开源的本地向量数据库。
以下是作者实测部署问答效果:
1.docker一键部署
不需要在宿主机上安装CUDA,但需要安装NVIDIA Driver以及NVIDIA Container Toolkit,接下来使用docker一键部署:
docker run -d --gpus all -p 8501:8501 --name langchain-chatchat registry.cn-beijing.aliyuncs.com/chatchat/chatchat:0.2.7
镜像43.1G,需要等待较长时间。部署成功后访问http://localhost:8501
2.聊天
聊天界面支持多种LLM,可以自己选择。但总体来说实现比较简单,没有账号管理与自动保存聊天等功能,设置的参数也不能保存。
3.知识库
知识库的功能做的还不错,新建知识库时有多种Embedding模型可以选择:
支持多种文档格式和分词参数设置
问答前需要选择模型,并且选择一个知识库(一个知识库可以包含多个文档),作者找了一个新闻测试知识库问答,没有回答出来,知识库问答需要嵌入模型、分词参数和大模型结合使用,可能还是配置的不合理。
大模型岗位需求
大模型时代,企业对人才的需求变了,AIGC相关岗位人才难求,薪资持续走高,AI运营薪资平均值约18457元,AI工程师薪资平均值约37336元,大模型算法薪资平均值约39607元。
掌握大模型技术你还能拥有更多可能性:
• 成为一名全栈大模型工程师,包括Prompt,LangChain,LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程;
• 能够拥有模型二次训练和微调能力,带领大家完成智能对话、文生图等热门应用;
• 薪资上浮10%-20%,覆盖更多高薪岗位,这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域;
• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。
可能大家都想学习AI大模型技术,也想通过这项技能真正达到升职加薪,就业或是副业的目的,但是不知道该如何开始学习,因为网上的资料太多太杂乱了,如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路,少碰壁,这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好,希望能够真正帮助到大家。
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👉AI大模型学习路线汇总👈
大模型学习路线图,整体分为7个大的阶段:(全套教程文末领取哈)
第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉大模型实战案例👈
光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
👉大模型视频和PDF合集👈
观看零基础学习书籍和视频,看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;
• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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