GPT-4(THUDM) + LangChain ＞＞ Personalized expert AI assistant.（本地知识库教程）

GPT-4(THUDM) + Langchain ＞＞ Personalized expert AI assistant.

Langchain.

GPT-4

LangChain简介 - 知乎 (zhihu.com)

 利用LangChain和国产大模型ChatGLM-6B实现基于本地知识库的自动问答_哔哩哔哩_bilibili

Github地址：
https://github.com/thomas-yanxin/LangChain-ChatGLM-Webui

ModelScope在线体验：
https://modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/LangChain-ChatLLM/summary

OpenI地址：
https://openi.pcl.ac.cn/Learning-Develop-Union/LangChain-ChatGLM-Webui 

ModelScope阿里达摩院开源模型平台 - 知乎 (zhihu.com)

手把手带你实现：基于Langchain和chatglm-6b构建本地知识库的自动问答应用_哔哩哔哩_bilibili

 稳定性：数据抖动，推理是否稳定

 数据安全是因为在一个离线的部署环境当中。

缺点非常明显：

1.非常依赖知识库的建设，也就是你的知识库是否能够涵盖一定的question，如果没有相应的answer，可能会产生一些幻觉（hallucination）现象，也就是一本正经胡说八道。看起来合理，其实啥也不是。

2.非常依赖LLM的基础能力，知识库其实是把一个prompt输出给大语言模型了，那其实就跟LLM的能力强相关了。

3.强依赖于embedding model,你得到的向量Vector是否能够做好相应的搜索也非常关键。

方案2更想一个平民化的方案，不需要太多的专业知识和经验。就可以简单的搭建起来这一套系统

 Faiss是由FacebookAI团队开发的向量检索库,提供了多种向量查询方案,可以实现在亿级别候选物料上的毫秒级查询,是目前最主流的向量检索库。

 langchain里面是没有集成GLM的，所以需要我们自定义GLM。

改进空间

1. LLM

2. Embedding model

3. 长文本需要切分，未来怎么切分很重要