chatGLM使用的向量数据库

ChatGLM 使用的向量数据库是一个用于存储和检索向量表示的数据库。这个数据库存储了大量的向量，每个向量代表一个特定的概念或实体。当我们向 ChatGLM 提出一个问题时，它会将问题转化为向量表示，并在数据库中寻找与之最相似的向量。这样，它就能够提供与问题相关的信息或回答。这个数据库可以包含各种类型的向量，如词向量、文档向量或者其他表示概念的向量。通过存储和检索向量，ChatGLM 能够更好地理解和回答我们的问题。

相关问题

chatglm 向量数据库

根据引用中的内容，可以使用qdrant或者milvus作为向量数据库来构建chatglm。具体的实现思路是，先将特定数据转换成嵌入向量(embedding)，然后将这些向量存储在向量数据库中。当调用chatglm生成问答时，可以将查询(query)转换成嵌入向量，然后从数据库中查询相似的结果作为上下文。具体的步骤可以参考引用中给出的代码示例。

如果你需要使用qdrant作为向量数据库，可以按照以下步骤进行配置：
1. 安装qdrant库并导入相应模块。
2. 创建一个qdrant客户端对象，指定主机和端口。
3. 使用`recreate_collection`方法创建一个新的集合(collection)。
4. 配置向量参数，包括向量长度和相似度度量方式。
5. 遍历数据集，读取每个数据文件，并将文本转换为嵌入向量。
6. 使用`upsert`方法将每个向量插入数据库中。

需要注意的是，上述步骤中的具体代码实现可以参考引用中给出的示例代码，并根据自己的需求进行相应的修改。

请注意，向量数据库的选择和配置取决于你的具体需求和项目环境。除了qdrant和milvus之外，还有其他可选择的向量数据库可用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于 ChatGLM-6B 搭建个人专属知识库](https://blog.csdn.net/sj5590155/article/details/130689169)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [本地搭建属于自己的ChatGPT：基于PyTorch+ChatGLM-6b+Streamlit+QDrant+DuckDuckGo](https://blog.csdn.net/weixin_39653948/article/details/130178352)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

milvus chatglm

Milvus ChatGLM是一个基于Milvus和ChatGLM-6B模型的开源项目，用于构建一个高性能的中英双语问答系统。Milvus是一个开源的向量数据库，用于存储和检索大规模向量数据。ChatGLM-6B是一个具有62亿参数的对话语言模型，支持中英双语问答。

通过将ChatGLM-6B模型与Milvus结合使用，可以实现快速的问答系统。首先，将ChatGLM-6B模型转换为向量表示，并将其存储在Milvus中。然后，当用户提出问题时，将问题转换为向量表示，并在Milvus中进行相似度搜索，找到与问题最相似的回答。

这种基于Milvus和ChatGLM-6B的问答系统具有高性能和高效率的特点，可以在消费级的显卡上进行本地部署。它可以广泛应用于各种领域，如智能客服、知识图谱构建、智能搜索等。