Ich freue mich, meinen neuesten Artikel über die Nutzung der Leistungsfähigkeit von GPT4All und Langchain zur Verbesserung dokumentenbasierter Konversationen zu veröffentlichen! In diesem Beitrag führe ich Sie durch die Schritte zum Einrichten Ihrer Umgebung und zeige Ihnen, wie Sie erweiterte Sprachmodelle verwenden, um nahtlos mit Ihren eigenen Dokumenten zu chatten. Machen Sie sich bereit, neue Möglichkeiten zu erschließen und Ihre Dokumenteninteraktionen zu vereinfachen. Schauen wir genauer hin!
Paket muss installiert werden
# Install langchain
pip install langchain
# Install vectorStore
pip install faiss-cpu
# Install gpt4all
pip install gpt4all
# Install huggingfaceHub
pip install huggingface-hub
# Install PyPdf for working with PDFs
pip install pypdf
Nach dem Herunterladen des gpt4all-Modells
Hinweis: Um llm herunterzuladen, folgen Sie dem Link unten
Alpaca-native-7b
https://huggingface.co/Pi3141/alpaca-native-7B-ggml/tree/397e872bf4c83f4c642317a5bf65ce84a105786e
Importieren Sie die erforderlichen Klassen in Ihre Python-Datei.
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain import PromptTemplate, LLMChain
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.llms import GPT4All
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langc