🔥ChatLLM 基于知识库🔥
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pip install -U chatllm
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目前适配的LLMs
from chatllm.applications import ChatBase
qa = ChatBase()
qa.load_llm(model_name_or_path="THUDM/chatglm-6b")
for i in qa(query='周杰伦是谁', knowledge_base='周杰伦是傻子'):
print(i, end='')
# 根据已知信息无法回答该问题,因为周杰伦是中国内地流行歌手、演员、音乐制作人、导演,
# 是具有一定的知名度和专业能力的人物,没有提供足够的信息无法判断他是傻子。
OpenaiEcosystem
Click to 无缝对接openai生态
# 服务端
pip install "chatllm[openai]" && chatllm-run openai <本地模型地址>
- SDK:
pip install openai
import openai
openai.api_base = 'http://0.0.0.0:8000/v1'
openai.api_key = 'chatllm'
prompt = "你好"
completion = openai.Completion.create(prompt=prompt, stream=True, model="text-davinci-003")
for c in completion:
print(c.choices[0].text, end='')
# 你好👋!我是人工智能助手 ChatGLM-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。
- 客户端:点击下载chatbox,也可接入客户端
openai_keys: 不定期更新免费keys
ChatMind
Click to ChatMind
pip install "chatllm" && chatllm-run webui --name chatmind
ChatPDF
Click to ChatPDF
pip install "chatllm[pdf]" && chatllm-run webui --name chatpdf
- python交互
from chatllm.applications.chatpdf import ChatPDF
qa = ChatPDF(encode_model='nghuyong/ernie-3.0-nano-zh')
qa.load_llm(model_name_or_path="THUDM/chatglm-6b")
qa.create_index('财报.pdf') # 构建知识库
for i in qa(query='东北证券主营业务'):
print(i, end='')
# 根据已知信息,东北证券的主营业务为证券业务。公司作为证券公司,主要从事证券经纪、证券投资咨询、与证券交易、
# 证券投资活动有关的财务顾问、证券承销与保荐、证券自营、融资融券、证券投资基金代销和代销金融产品待业务。
- 支持召回结果查看
Deploy
Click to Deploy
-
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 |
-
从本地加载模型
TODO
Click to TODO
-
ChatLLM 应用
- 接入非结构化文档(已支持 md、pdf、docx、txt 文件格式)
- 搜索引擎与本地网页接入
- 结构化数据接入(如 csv、Excel、SQL 等)
- 知识图谱/图数据库接入
- 增加 ANN 后端,ES/RedisSearch【确保生产高可用】
- 增加多级缓存缓存
-
多路召回
- 问
- 标量匹配
- 多种向量化,向量匹配
- 增加相似问,换几个问法
- 高置信度直接返回答案【匹配标准问】
- 答
- 高置信度篇章
- 增加上下文信息
- 增加夸篇章信息
- 增加召回信息的相似信息
- 提前生成标准问,匹配问
- 拒绝推断
- 问
-
增加更多 LLM 模型支持
-
增加更多 Embedding 模型支持
-
增加一键启动 webui
- 利用 streamlit 实现 ChatPDF,一键启动
chatllm-run webui --name chatpdf - 利用 gradio 实现 Web UI DEMO
- 添加输出内容及错误提示
- 引用标注
- 增加知识库管理
- 选择知识库开始问答
- 上传文件/文件夹至知识库
- 删除知识库中文件
- 利用 streamlit 实现 ChatPDF,一键启动
-
增加 API 支持
- 利用 Fastapi/Flask/Grpc
实现流式接口
chatllm-run openai <本地模型地址> --host 127.0.0.1 --port 8000 - 前后端分离,实现调用 API 的 Web UI Demo
- 利用 Fastapi/Flask/Grpc
实现流式接口
交流群
若二维码失效加微信拉群 313303303
Metadata
Release files for api2openai 2023.7.19.18.51.0
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Source distribution (sdist)
| File | Size | Uploaded | |
|---|---|---|---|
| api2openai-2023.7.19.18.51.0.tar.gz | 19.8 MB | Details |
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Reset |
|---|---|---|---|---|
| api2openai-2023.7.19.18.51.0-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details |
Total release size: 19.9 MB
Release files / api2openai-2023.7.19.18.51.0.tar.gz
| Download URL | api2openai-2023.7.19.18.51.0.tar.gz |
|---|---|
| Size | 19.8 MB |
| Tags | Source |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
1d7c7519650d48639c31f0e2ba15a74ac097b463039c738175ad206010cf6a8a
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
cb86e2952492f7779aecd71f76583c1a4fa9795e82d0e2b7a8179f98f8123aa1
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| Upload date | |
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| Uploaded via |
twine/4.0.2 CPython/3.8.13
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Release files / api2openai-2023.7.19.18.51.0-py3-none-any.whl
| Download URL | api2openai-2023.7.19.18.51.0-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 89.4 kB |
| Tags | Python 3 |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
13cb3643912eeeee1b22de596daa728395a47067e35d6ad6263e8e0129da15c7
|
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BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
05bcb5a600ab950a75e504f02d67e57b1a19f7d9eaa66083e08b79419d38244a
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