LangChain知识库与Lora微调ChatGLM2-6B模型指南
本仓库提供了一个资源文件，详细介绍了如何使用LangChain知识库、Lora微调ChatGLM2-6B模型以及提示词Prompt的使用原则。通过本资源，您将能够深入了解以下内容：
主要内容
- LangChain知识库
- 配置知识库
- 文档数据测试
- 知识库测试模式
- 模型配置
- Lora微调ChatGLM2-6B模型
- 微调模型的概念
- 微调模型的方法和步骤
- 基于ptuning v2的微调
- 基于lora的微调
- 提示词Prompt的使用原则
- Prompts的定义及原则
- 如何有效使用Prompts
- Prompt的原则一：清晰和明确的指令
- Prompt的原则二：给模型思考的时间
- Prompts示例
使用方法
- 下载资源文件：从本仓库下载资源文件，获取详细的配置和操作指南。
- 阅读文章：参考文章中的步骤和示例，进行实际操作。
- 实践微调：根据文章中的指导，对ChatGLM2-6B模型进行微调，并应用LangChain知识库。
注意事项
- 确保您具备一定的机器学习和自然语言处理基础。
- 在进行模型微调时，注意硬件配置和数据集的准备。
- 遵循Prompt的使用原则，以获得更准确的模型输出。
通过本资源文件，您将能够掌握LangChain知识库的应用、ChatGLM2-6B模型的微调技巧以及提示词Prompt的有效使用方法。希望本资源对您的学习和研究有所帮助！