低代码与大语言模型的结合实践 demo，本分支是使用 chatglm-6b 开源模型的示例代码，如果想查看 chatgpt 示例代码，请查看 openai 分支。
请先查看这篇文章安装相关依赖 手把手教你本地部署清华大学KEG的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡版本和CPU版本的本地部署。本仓库的代码使用的是 Windows + CPU 版本。
模型文件太大，无法上传到 GitHub，需要自行下载。打开这个地址 https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4/tree/main 找到模型文件 pytorch_model.bin，文件右边有一个向下箭头，点击下载。然后放到项目根目录下。
按照文章中的要求安装了 TDM-GCC 后发现编译 quantization_kernels_parallel.c 文件错误，卸载 TDM-GCC 后换了 MinGW-w64 就好了。
使用前请先把仓库代码中的 D:\\res\\lowcode-llm-demo 替换为你项目当前的路径。
通过命令行使用：
python ./cli-demo.py通过浏览器使用：
python ./web-demo.py浏览器网页不能正常显示响应内容，有 BUG，但是通过接口是可以看到返回内容的，没时间修复，先这样了。
注意：如果运行后没有任何反应，也没有报错，程序直接结束。说明系统资源不足，请关掉无关的程序后，再重新运行。
prompts 目录里有两个 markdown 文件，是关于生成低代码页面的 prompt。可以直接复制里面的文本跟模型交互。它会返回一个 JSON 字符串，然后把这个 JSON 放到低代码平台里导入使用，可以直接生成页面。
不过 chatglm-6b 模型的生成结果不是很理想，生成的 JSON 不一定能直接使用，如果有 chatgpt 的话，最好使用 chatgpt 来生成。
