langchain chatglm2-6b

根据提供的引用内容，LangChain ChatGLM2-6B是一个开源的中英双语对话模型，是ChatGLM-6B的第二代版本，具有更强大的性能。它可以用于构建个人专属知识库，并且相比之前的ChatGLM-6B更加简单易上手。

由于没有提供更多关于LangChain ChatGLM2-6B的详细信息，我无法提供更具体的介绍或演示。但是，您可以参考之前教程中关于利用LangChain ChatGLM-6B构建个人专属知识库的方法，这个方法在LangChain ChatGLM2-6B中可能也适用。

相关问题

chatglm2-6b langchain

ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本，它的性能更强悍。之前我们教过使用LangChain和ChatGLM-6B来实现个人专属知识库，而现在我们可以使用ChatGLM2-6B来构建个人专属知识库。要使用ChatGLM2-6B和LangChain，你需要进行一些配置，包括修改configs/model_config.py文件中的embedding_model_dict和llm_model_dict参数。在llm_model_dict中，你需要将LLM名称改为chatglm2-6b，并在pretrained_model_name中指定ChatGLM2-6B的模型路径。完成配置后，就可以启动项目并使用chatglm2-6b和LangChain来进行对话了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [LangChain + ChatGLM2-6B 搭建个人专属知识库](https://blog.csdn.net/sj5590155/article/details/131720160)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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chatglm2-6b微调加上langchain

根据引用和引用的内容，可以使用ChatGLM-6B模型结合langchain实现对话中的本地知识库链接。ChatGLM-6B模型在多轮对话和长答案生成方面可能存在上下文丢失和理解错误的情况，为了解决这个问题，可以通过微调ChatGLM-6B模型并使用langchain来加强其多轮对话能力。具体操作是将ChatGLM-6B模型的路径替换为经过P-Tuning微调后的checkpoint地址，从而使得模型能够在多轮对话中进行适当的回复。请注意，目前的微调还不支持多轮数据，所以只有对话第一轮的回复是经过微调的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ChatGLM2-6B的P-Tuning微调](https://blog.csdn.net/weixin_43815222/article/details/131553200)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [ChatGLM2-6B、ChatGLM-6B 模型介绍及训练自己数据集实战](https://blog.csdn.net/dream_home8407/article/details/130099656)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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