省流：ChatGPT對本視頻分點摘要：

1. 介紹ChatGLM和LangChain項目。

2. ChatGLM模型具備多種語言能力，包括自我認知、提綱寫作、文案寫作和信息抽取。

3. LangChain框架是用于開發(fā)語言模型驅(qū)動應用程序的，提供模型支持、提示詞管理、外部數(shù)據(jù)交互等功能。

4. LangChain主要應用場景包括文檔問答、個人助理、數(shù)據(jù)查詢、信息提取和文檔總結(jié)。

5. 本項目基于本地知識庫實現(xiàn)問答功能，可利用提示詞進行微調(diào)提升效果。

6. ChatGLM和LangChain項目支持基于本地文檔的問答功能。

7. 這個過程涉及從文檔中提取相關(guān)信息，并為語言模型創(chuàng)建提示。

8. 實施單文檔問答包括五個步驟，包括加載和分割文本，并將其與用戶的問題進行匹配。

9. 匹配可以通過字符或語義搜索進行，后者更常用。

10. LangChain的實現(xiàn)涉及下載本地文檔，并創(chuàng)建一個用于匹配的向量數(shù)據(jù)庫。

11. 存儲向量在語義向量數(shù)據(jù)庫中

12. 匹配可通過字符或語義搜索，后者是更常見的

13. 加載文件成為文本片段

14. 將文本片段向量化組成向量庫

15. 用戶提交問題并在向量庫中進行檢索

16. 通過相似性搜索方法 返回相關(guān)的文檔片段

17. LangChain使用向量數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)本地文檔問答

18. 進行向量化并在VectorStore中進行匹配

19. TopKit參數(shù)在Similarity Search中設(shè)置

20. Docs存儲匹配的文檔片段

21. LangChain能接入不同類型的數(shù)據(jù)源，包括PDF、TXT和圖片等

22. LangChain的ChatGLM項目基于ChatGLM等大型語言模型的知識庫問答實現(xiàn)。

23. LangChain的實現(xiàn)包括向量化的本地文檔問答匹配、加載文件、向量化和文本片段的檢索和匹配。

24. LangChain的ChatGLM項目可以處理不同的數(shù)據(jù)源，并優(yōu)化中文提示和文檔閱讀。

25. Chains文件夾定義了處理不同數(shù)據(jù)類型（包括文檔、表格和知識圖譜）的工作流程和不同類型的Chain。

26. Content文件夾存儲用于準確信息匹配的原始文件。

27. VectorStore文件夾使用Face存儲方法存儲有限的庫文件。

28. Config文件夾存儲各種配置信息。

29. LangChain的實現(xiàn)包括用于處理不同數(shù)據(jù)源和優(yōu)化中文提示的各種文件夾。

30. 該項目可以進行文本片段的匹配、加載、向量化和檢索以及向量搜索。

31. 上下文信息可以合并在一起，形成更完整的語義段落。

32. "center size"的默認值約為100個字符。

33. 前k個搜索結(jié)果經(jīng)過排序和去重處理。

34. Web UI界面包括LLM對話、知識庫測試和模型配置的選項。

35. 項目使用的默認的embedding模型是text-to-web的large-中文模型。

36. 可以通過微調(diào)自然源模型或embedding模型來提高本地知識庫問答的效果。

37. 在文檔加工方面，可以利用語意識別的模型進行文段劃分，并根據(jù)上下文關(guān)聯(lián)程度來選擇加入的句子。

38. 另一種文檔加工方式是利用語言模型對每個段落進行總結(jié)，并進行向量化。

39. 可以利用代碼生成模型來更有效地進行text to cipher或者text to circle的操作。

40. ChatGLM項目計劃擴充不同類型的數(shù)據(jù)，完善知識庫的功能，并支持更多的類型相關(guān)庫。

41. 可以在本地知識庫問答優(yōu)化中使用模型微調(diào)、文檔處理和整合不同數(shù)據(jù)類型。

42. LangChain ChatGLM項目中計劃進行的開發(fā)包括應用升級、優(yōu)化和其他功能開發(fā)。

43. LangChain項目的團隊成員包括前端工程師、博士和工程師，在后端開發(fā)和跨平臺應用方面有著專業(yè)的貢獻。

44. 在本地知識庫問答中，出處內(nèi)容要作為填充內(nèi)容添加到prompt模板中，才能得到最終答案。

45. LangChain通過chunk size和top k這些設(shè)置來處理上下文加起來超過token長度的問題；在使用openai的API模型上也提供了支持。

46. 圖像識別是通過OCR進行文本轉(zhuǎn)化的，目前暫不支持表格識別，但會在未來進行測試和升級。

47. 可以優(yōu)化本地知識庫問答。

48. LangChain項目團隊在前端工程、容器化和語言建模方面擁有專業(yè)知識。

49. LangChain討論了提示模板和上下文長度的處理。

50. LangChain支持使用OpenAI的API模型和使用OCR進行圖像識別。

51. 面部向量庫可以在本地保存，并使用"faceadd document"功能進行添加。

52. LangChain團隊計劃將Bing搜索和本地知識庫納入問答系統(tǒng)中。

53. 優(yōu)化文本相關(guān)性的方法。

54. 使用固定模板回答無相關(guān)文本的問題。

55. 文件中表格內(nèi)容可通過結(jié)構(gòu)解析和庫表數(shù)據(jù)解析進行支持。

56. 可考慮加入Pinecone項鏈庫。

57. LangChain提供多種Score計算方式。

58. 擴充方向包括數(shù)據(jù)源、庫的管理、文本畫面方式和Agent的應用等。

59. 文本關(guān)鍵詞提取可以用于優(yōu)化文本相關(guān)性匹配。

60. 支持使用固定模板回答沒有相關(guān)文本的問題。

61. 通過結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)解析支持文件表格內(nèi)容。

62. 可以使用Pinecone和不同的Score計算方法。

63. 可以使用消息隊列和分配器實現(xiàn)并發(fā)處理，以支持更多的問答用戶。

64. LangChain支持將知識圖譜轉(zhuǎn)換成向量的方式進行查詢匹配。

65. 通過限制返回數(shù)量來優(yōu)化文字相關(guān)性

66. 有通用定義模板用于未知問題的回答

67. 可以支持結(jié)構(gòu)化表格內(nèi)容

68. 表格內(nèi)容可以轉(zhuǎn)換為JSON格式

69. 圖片中的文字可以通過OCR識別

70. Pad OCR需要在線下載模型和執(zhí)行過識別后才能進行離線使用