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🔥ChatLLM 基于知识库🔥

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pip install -U chatllm

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from chatllm.applications import ChatBase

qa = ChatBase()
qa.load_llm4chat(model_name_or_path="THUDM/chatglm-6b")

_ = list(qa(query='周杰伦是谁', knowledge_base='周杰伦是傻子'))
# 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。
  • 支持角色扮演 img.png

ChatPDF

Click to ChatPDF

一键启动UI chatllm-run webui --name chatpdf

from chatllm.applications.chatpdf import ChatPDF

qa = ChatPDF(encode_model='nghuyong/ernie-3.0-nano-zh')
qa.load_llm4chat(model_name_or_path="THUDM/chatglm-6b")
qa.create_index('财报.pdf')  # 构建知识库

list(qa(query='东北证券主营业务'))
# 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。
  • 支持查看召回结果 向量召回结果

Deploy

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TODO

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  • 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

      • 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】
      • 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
  • 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
  • 增加 API 支持

    • 利用 Fastapi/Flask/Grpc 实现流式接口
    • 前后端分离,实现调用 API 的 Web UI Demo

交流群

二维码

======= History

0.0.0 (2023-04-11)

  • First release on PyPI.

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Source Distribution

ChatLLM-2023.4.28.15.20.11.tar.gz (7.4 MB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

ChatLLM-2023.4.28.15.20.11-py3-none-any.whl (33.7 kB view details)

Uploaded Python 3

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Details for the file ChatLLM-2023.4.28.15.20.11.tar.gz.

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  • Download URL: ChatLLM-2023.4.28.15.20.11.tar.gz
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  • Size: 7.4 MB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/4.0.2 CPython/3.8.13

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Hashes for ChatLLM-2023.4.28.15.20.11.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 b1a7bd1583cf9240312a396f85d202e6df2a154aedb2c1fe96fd143758562cf2
MD5 6164a57df25c9468c208d287a0dda50d
BLAKE2b-256 1d27d0926aca6bd0f8084b55f0aa3282b2eb8746881715b01e35a2dd1c33b30c

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Hashes for ChatLLM-2023.4.28.15.20.11-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 d58bcac436bde5f2c83ad8d029784e8558c5a666b5df51dc446ddd363c69da7d
MD5 bf75ce65ff7ff652100b4e417582e4ed
BLAKE2b-256 d479235ef6a099924484e0f4f5df30f73e38759b942804d9e3bf2396b2e6f214

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