chatllm 2023.5.4.10.18.17

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🔥ChatLLM 基于知识库🔥

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pip install -U chatllm

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Usages

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', role=' '))
# 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

ChatPDF

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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

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

  • 安装指南
  • ChatGLM-6B Mac 本地部署实操记录
  • THUDM/ChatGLM-6B#从本地加载模型

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

  • 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

• 增加更多 LLM 模型支持

  • THUDM/chatglm-6b
  • THUDM/chatglm-6b-int8
  • THUDM/chatglm-6b-int4
  • THUDM/chatglm-6b-int4-qe
  • ClueAI/ChatYuan-large-v2

• 增加更多 Embedding 模型支持

  • nghuyong/ernie-3.0-nano-zh
  • nghuyong/ernie-3.0-base-zh
  • shibing624/text2vec-base-chinese
  • GanymedeNil/text2vec-large-chinese

• 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 chatllm-run flask-api --model_name_or_path <MODEL_PATH> --host 127.0.0.1 --port 8000
  • 前后端分离，实现调用 API 的 Web UI Demo

交流群

======= History

0.0.0 (2023-04-11)

• First release on PyPI.