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Mac本地RAG文档问答——Llama2 & ChatGLM3(量化版) & Ollama
原文中文，约11300字，阅读约需27分钟。
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内容提要
过去文档检索的技术复杂度较高，只有大厂能实现。但LLM的出现降低了门槛，用向量数据库构建文档检索系统，并结合对话生成能力实现文档问答。量化深度神经网络模型可降低硬件要求。加载文档、文本切割、文本嵌入、向量存储等步骤构建文档检索系统。LLM处理查询结果获得答案。不同的方法可用于处理文档之间的交互。LLaMA.cpp是纯C/C++版本的LLM模型，无需额外依赖，支持不同硬件加速。LangChain搭建LLM应用，包括调用模型、文档加载、文本切割、文本嵌入、向量存储、文本检索和LLM查询等步骤。ChatGLM3-cpp是C++版本的ChatGLM模型，需下载并编译模型文件。LangChain搭建LLM应用，包括调用模型、文档加载、文本切割、文本嵌入、向量存储、文本检索和LLM查询等步骤。
❓
Q&A
LLM如何降低文档检索的门槛？
LLM通过结合向量数据库，使得构建文档检索系统变得简单，降低了技术复杂度。
构建文档检索系统的主要步骤有哪些？
主要步骤包括加载文档、文本切割、文本嵌入和向量存储。
什么是量化深度神经网络模型？
量化是通过降低神经元权重的精度来减少硬件要求的过程。
LLaMA.cpp的优势是什么？
LLaMA.cpp是纯C/C++版本的LLM模型，无需额外依赖，支持不同硬件加速。
LangChain在文档问答应用中起什么作用？
LangChain用于搭建LLM应用，包括模型调用、文档加载、文本切割等步骤。
ChatGLM3-cpp模型需要怎样的准备？
需要下载正常的模型文件并编译成量化模型文件。
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