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langchain-ChatGLM, local knowledge based ChatGLM with langchain ｜ 基于本地知识的 ChatGLM 问答

Primary LanguagePythonApache License 2.0Apache-2.0

基于本地知识的 ChatGLM 应用实现

介绍

🌍 READ THIS IN ENGLISH

🤖️ 一种利用 ChatGLM-6B + langchain 实现的基于本地知识的 ChatGLM 应用。增加 clue-ai/ChatYuan 项目的模型 ClueAI/ChatYuan-large-v2 的支持。

💡 受 GanymedeNil 的项目 document.ai 和 AlexZhangji 创建的 ChatGLM-6B Pull Request 启发，建立了全部基于开源模型实现的本地知识问答应用。

✅ 本项目中 Embedding 默认选用的是 GanymedeNil/text2vec-large-chinese，LLM 默认选用的是 ChatGLM-6B。依托上述模型，本项目可实现全部使用开源模型离线私有部署。

⛓️ 本项目实现原理如下图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt中 -> 提交给LLM生成回答。

实现原理图

从文档处理角度来看，实现流程如下：

实现原理图2

🚩 本项目未涉及微调、训练过程，但可利用微调或训练对本项目效果进行优化。

🌐 AutoDL 镜像

📓 ModelWhale 在线运行项目

变更日志

参见 变更日志。

硬件需求

  • ChatGLM-6B 模型硬件需求

    量化等级 最低 GPU 显存（推理） 最低 GPU 显存（高效参数微调）
    FP16（无量化） 13 GB 14 GB
    INT8 8 GB 9 GB
    INT4 6 GB 7 GB

  • Embedding 模型硬件需求

    本项目中默认选用的 Embedding 模型 GanymedeNil/text2vec-large-chinese 约占用显存 3GB，也可修改为在 CPU 中运行。

Docker 部署

为了能让容器使用主机GPU资源，需要在主机上安装 NVIDIA Container Toolkit。具体安装步骤如下：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit-base
sudo systemctl daemon-reload 
sudo systemctl restart docker

安装完成后，可以使用以下命令编译镜像和启动容器：

docker build -f Dockerfile-cuda -t chatglm-cuda:latest .
docker run --gpus all -d --name chatglm -p 7860:7860  chatglm-cuda:latest

#若要使用离线模型，请配置好模型路径，然后此repo挂载到Container
docker run --gpus all -d --name chatglm -p 7860:7860 -v ~/github/langchain-ChatGLM:/chatGLM  chatglm-cuda:latest

开发部署

软件需求

本项目已在 Python 3.8 - 3.10，CUDA 11.7 环境下完成测试。已在 Windows、ARM 架构的 macOS、Linux 系统中完成测试。

从本地加载模型

请参考 THUDM/ChatGLM-6B#从本地加载模型

1. 安装环境

参见 安装指南。

2. 设置模型默认参数

在开始执行 Web UI 或命令行交互前，请先检查 configs/model_config.py 中的各项模型参数设计是否符合需求。

3. 执行脚本体验 Web UI 或命令行交互

注：鉴于环境部署过程中可能遇到问题，建议首先测试命令行脚本。建议命令行脚本测试可正常运行后再运行 Web UI。

执行 cli_demo.py 脚本体验命令行交互：

$ python cli_demo.py

或执行 webui.py 脚本体验 Web 交互

$ python webui.py

或执行 api.py 利用 fastapi 部署 API

$ python api.py

注：如未将模型下载至本地，请执行前检查$HOME/.cache/huggingface/文件夹剩余空间，至少15G。

执行后效果如下图所示： webui Web UI 可以实现如下功能：

  1. 运行前自动读取configs/model_config.py中LLM及Embedding模型枚举及默认模型设置运行模型，如需重新加载模型，可在 模型配置 标签页重新选择后点击 重新加载模型 进行模型加载；
  2. 可手动调节保留对话历史长度、匹配知识库文段数量，可根据显存大小自行调节；
  3. 具备模式选择功能，可选择 LLM对话 与 知识库问答 模式进行对话，支持流式对话；
  4. 添加 配置知识库 功能，支持选择已有知识库或新建知识库，并可向知识库中新增上传文件/文件夹，使用文件上传组件选择好文件后点击 上传文件并加载知识库，会将所选上传文档数据加载至知识库中，并基于更新后知识库进行问答；
  5. 后续版本中将会增加对知识库的修改或删除，及知识库中已导入文件的查看。

常见问题

参见 常见问题。

Demo

以问题chatglm-6b 的局限性具体体现在哪里，如何实现改进为例：

未使用 langchain 接入本地文档时：

ChatGLM-6B 是一个基于 GPT-3 的聊天机器人,它的局限性主要体现在以下几个方面:

  1. 语言模型的精度:GPT-3 是一种大型的语言模型,它的精度比较高,但是仍然有一些局限性。例如,它可能无法准确地理解某些方言、口音或者复杂的句子结构。
  2. 知识图谱的完整性:GPT-3 可以生成一些知识图谱,但是其完整性和准确性可能不够。例如,它可能无法准确地理解某些领域的专业知识和术语。
  3. 对话生成的连贯性:GPT-3 可以生成一些连贯的对话,但是其生成的对话可能不够自然。例如,它可能会生成一些虚假的、不连贯的对话或者误解用户的意图。

为了改进 ChatGLM-6B,可以考虑以下几个方面:

  1. 提高语言模型的精度:可以通过增加训练数据、使用更好的语言模型架构、优化模型训练过程等方式来提高语言模型的精度。
  2. 增强知识图谱的完整性:可以通过增加知识图谱的维度、使用更好的知识图谱构建方法、优化知识图谱的匹配算法等方式来增强知识图谱的完整性。
  3. 提高对话生成的连贯性:可以通过增加对话生成模型的上下文信息、使用更好的上下文信息提取方法、优化对话生成模型的算法等方式来提高对话生成的连贯性。
  4. 引入更多的人类反馈:人类反馈可以帮助 ChatGLM-6B 更好地理解用户的意图和需求,从而提高对话生成的质量和准确性。可以通过引入更多的人类客服、使用人类反馈收集器等方式来引入更多的人类反馈。

使用 langchain 接入 ChatGLM-6B 项目的 README.md 文件后 ChatGLM 的回答：

ChatGLM-6B 是一个基于深度学习的自然语言处理模型,它在回答问题方面表现出色。但是,它也有一些局限性,具体如下:

  1. 语言理解有限:ChatGLM-6B 只学习了中文自然语言,对于其他语言可能会存在理解上的局限性。
  2. 知识储备不足:ChatGLM-6B 的训练数据集只包含了中文语料,因此它可能无法回答一些非中文的问题或者某些特定领域的问题。
  3. 数据量有限:ChatGLM-6B 的训练数据集只有几百万条记录,因此它可能无法回答一些非常具体或者复杂的问题。

为了改进 ChatGLM-6B,可以考虑以下几个方面:

  1. 学习更多的语言知识:可以学习其他语言的自然语言处理技术,扩大语言理解的范围。
  2. 扩大知识储备:可以收集更多的中文语料,或者使用其他语言的数据集来扩充知识储备。
  3. 增加数据量:可以使用更大的数据集来训练 ChatGLM-6B,提高模型的表现。
  4. 引入更多的评估指标:可以引入更多的评估指标来评估模型的表现,从而发现 ChatGLM-6B 存在的不足和局限性。
  5. 改进模型架构:可以改进 ChatGLM-6B 的模型架构,提高模型的性能和表现。例如,可以使用更大的神经网络或者改进的卷积神经网络结构。

路线图

项目交流群

二维码

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