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从LangChain+LLM的本地知识库问答到LLM与知识图谱、数据库的结合

前言 

过去半年，随着ChatGPT的火爆，直接带火了整个LLM这个方向，然LLM毕竟更多是基于过去的经验数据预训练而来，没法获取最新的知识，以及各企业私有的知识

  • 为了获取最新的知识，ChatGPT plus版集成了bing搜索的功能，有的模型则会调用一个定位于 “链接各种AI模型、工具的langchain”的bing功能
  • 为了处理企业私有的知识，要么基于开源模型微调，要么也可以通过langchain作为一种外挂的内部知识库 (类似存在本地的数据库一样)

所以越来越多的人开始关注langchain并把它与LLM结合起来应用，更直接推动了数据库、知识图谱与LLM的结合应用

本文侧重讲解

  • LLM与langchain/数据库/知识图谱的结合应用，且解读langchain-ChatGLM项目的关键源码，不只是把它当做一个工具使用，因为对工具的原理更了解，则对工具的使用更顺畅
  • 其中，解读langchain-ChatGLM项目源码其实不易，因为涉及的项目、技术点不少，所以一开始容易绕晕，好在根据该项目的流程一步步抽丝剥茧之后，给大家呈现了清晰的代码架构
    过程中，我从接触该langchain-ChatGLM项目到整体源码梳理清晰并写清楚历时了近一周，而大家有了本文之后，可能不到一天便可以理清了(提升近7倍效率) ​​​，这便是本文的价值和意义之一

阅读过程中若有任何问题，欢迎随时留言，会一一及时回复/解答，共同探讨、共同深挖

第一部分 什么是LangChain：LLM的外挂/功能

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