1.大模型实战：用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》

大模型实战：用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》

       在探讨大模型实战时，源码如何用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》是源码一个引人入胜的话题。大模型，源码尤其是源码GPT系列，虽然在对话和咨询方面表现出色，源码但其知识库的源码非源码开发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，源码我们能够使GPT模型能够理解并分析文章内容，源码显著扩展了其应用范围。源码

       具体地，源码Langchain实现本地知识库问答的源码过程包括多个步骤。首先，源码通过阅读langchain-ChatGLM源码，源码我们可以了解其基本框架，源码这涉及到本地知识库的源码chess游戏源码构建、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，cms源码建站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。requests 编码 源码此外，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会员 资料 源码问题答案。

       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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