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。该项目支持开源 LLM 与 Embedding 模型，亦可实现全部使用开源模型离线私有部署。与此同时，也支持 OpenAI GPT API 的调用，当前最新版本为0.2.10。0.3x版本可以关注作者的项目地址。支持加载本地模型及联网模型如智谱AI、阿里云通义千问、百

通过对自然语言描述的理解，大模型可以将这些描述转换为相应的向量表示，并在高维空间中寻找最匹配的内容。第三代检索技术的优势在于它的灵活性和表现力。用户不必再局限于有限的关键字，而可以用自己的语言进行更精确和细腻的描述。同时，由于大模型能够理解内容的深层意义，搜索结果通常更加相关和准确，增强了用户体验，并为获取和发现信息提供了更加强大的工具。例如，一个用户想要找到一张描绘“一个穿着古代盔甲的战士在日落

随着大模型时代的到来，模型参数量、训练数据量、计算量等各方面急剧增长。参数规模方面，在过去的几年里，语言模型的参数规模从数亿增长到数千亿，甚至达到万亿级别。例如OpenAI的GPT-3拥有175B参数，而GPT MoE参数规模到达了1.8T；数据量方面，训练一个大模型通常需要达到T级别tokens；另外，由于参数规模和数据量庞大，随之带来的是巨大的计算量。

Transformer已经引领了各种尖端的AI应用程序的创建。除了支持像Bard和ChatGPT这样的聊天机器人之外,它还驱动我们移动键盘上的自动完成功能和智能扬声器中的语音识别。然而,它的真正威力在语言之外。它的发明者发现,transformer模型可以识别和预测任何重复的主题或模式。从图片中的像素,使用Dall-E、Midjourney和Stable Diffusion等工具,到计算机代码使用

人工智能 (AI) 正以惊人的速度重塑着各行各业，软件开发领域也不例外。近年来，AI 驱动的编程助手如雨后春笋般涌现，极大地改变了开发者的工作方式，使他们能够以前所未有的效率和精度编写代码。在这些 AI 驱动的助手领域中，编程 Agent 正日益受到关注，并有望彻底改变我们构建软件的方式。作为 AI 领域的杰出人物，教授对编程 Agent 的兴起表示了极大的兴趣。他认为，编程 Agent 有潜力通

Transformer已经引领了各种尖端的AI应用程序的创建。除了支持像Bard和ChatGPT这样的聊天机器人之外,它还驱动我们移动键盘上的自动完成功能和智能扬声器中的语音识别。然而,它的真正威力在语言之外。它的发明者发现,transformer模型可以识别和预测任何重复的主题或模式。从图片中的像素,使用Dall-E、Midjourney和Stable Diffusion等工具,到计算机代码使用

Ollama在处理自然语言处理（NLP）领域方面非常强大，它能够理解和生成语言，执行与语言相关的多种任务，极大地丰富了人机交互的可能性。ChatClientAppConfig启动Spring Boot应用程序，问以下URL进行测试：也可以在Ollama命令行界面中进行测试。​。

随着大模型时代的到来，模型参数量、训练数据量、计算量等各方面急剧增长。参数规模方面，在过去的几年里，语言模型的参数规模从数亿增长到数千亿，甚至达到万亿级别。例如OpenAI的GPT-3拥有175B参数，而GPT MoE参数规模到达了1.8T；数据量方面，训练一个大模型通常需要达到T级别tokens；另外，由于参数规模和数据量庞大，随之带来的是巨大的计算量。

RAG是什么大模型通过RAG可以访问大量的外部知识库，这有助于提高模型回答问题的准确性和深度。由于大模型通常是在大量数据上预训练的，它们可能不包含最新的信息。RAG可以通过检索最新的数据来弥补这一点。通过检索可靠的信息源，RAG有助于减少模型生成的偏见或错误信息。RAG可以使模型在面对未见过的问题或领域时，通过检索相关信息来提高其泛化能力。对于那些低频或非常规的问题，RAG可以通过检索来提供更加准

大型语言模型正在重塑我们的应用开发。LangChain和LangFlow这样的工具简化了将这些模型融入实际应用的过程，其价值随着AI技术的进步而日益增加。无论是想构建一个复杂的人工智能应用，还是只想要探索大型语言模型的潜力，LangFlow都是一个非常值得考虑的资源。它不仅能够助力开发旅程，还能让你更深入地理解和利用这些前沿技术。​。