Skip to main content

Create a Python package.

Project description

image image image

🔥ChatLLM 基于知识库🔥

Install

pip install -U chatllm

Docs

Usages

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。

openai_keys: 不定期更新免费keys

ChatMind

Click to ChatMind
pip install "chatllm" && chatllm-run webui --name chatmind

客户端

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 向量召回结果

Deploy

Click to Deploy

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

      • 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 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

交流群

群

若二维码失效加微信拉群 313303303

Project details


Release history Release notifications | RSS feed

Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

chatllm-2023.7.19.16.31.54.tar.gz (19.8 MB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

chatllm-2023.7.19.16.31.54-py3-none-any.whl (89.3 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file chatllm-2023.7.19.16.31.54.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: chatllm-2023.7.19.16.31.54.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 19.8 MB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/4.0.2 CPython/3.8.13

File hashes

Hashes for chatllm-2023.7.19.16.31.54.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 84c5b948c29dd95f926a4ce63194d5ea3cfe9b626a7e9c3c11a505861eb6890c
MD5 2de777c8970b08466e661f206e8eed3b
BLAKE2b-256 21614a61ea6ee4b110e0fcb1713397dec4424ce45fca7aa73767bf91e9916072

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file chatllm-2023.7.19.16.31.54-py3-none-any.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for chatllm-2023.7.19.16.31.54-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 8db47611aec2dd69847e2a473196b25f21fa0f0d6cd7e96345b1dcfec9181546
MD5 b6986fa8f30c48f631f20e97673423bd
BLAKE2b-256 1f908caf156bc8c4cee51ddd175803fd3ab822a82288dfdd8ee786fb8cf0e14b

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Datadog Monitoring Fastly Fastly CDN Google Google Download Analytics Microsoft Microsoft PSF Sponsor Pingdom Pingdom Monitoring Sentry Sentry Error logging StatusPage StatusPage Status page