# 服务端
pip install "chatllm[openai]" && chatllm-run openai <本地模型地址>

# 客户端
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

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

• 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

• 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 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