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f17d26addf
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@ -0,0 +1,63 @@
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# 基于本地知识的 ChatGLM 应用实现
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## 介绍
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🌍 [_READ THIS IN ENGLISH_](README_en.md)
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🤖️ 一种利用 [ChatGLM-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B) + [langchain](https://github.com/hwchase17/langchain) 实现的基于本地知识的 ChatGLM 应用。
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💡 受 [GanymedeNil](https://github.com/GanymedeNil) 的项目 [document.ai](https://github.com/GanymedeNil/document.ai) 和 [AlexZhangji](https://github.com/AlexZhangji) 创建的 [ChatGLM-6B Pull Request](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/pull/216) 启发，建立了全部基于开源模型实现的本地知识问答应用。
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✅ 本项目中 Embedding 选用的是 [GanymedeNil/text2vec-large-chinese](https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese/tree/main)，LLM 选用的是 [ChatGLM-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B)。依托上述模型，本项目可实现局域网环境下的**开源**模型**离线部署**。
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## 使用方式
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### 1. 安装 python 依赖包
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```commandline
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pip install -r requirements
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```
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注：使用 langchain.document_loaders.UnstructuredFileLoader 进行非结构化文件接入时，可能需要依据文档进行其他依赖包的安装，请参考 [langchain 文档](https://python.langchain.com/en/latest/modules/indexes/document_loaders/examples/unstructured_file.html)
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### 2. 执行 [knowledge_based_chatglm.py](knowledge_based_chatglm.py) 脚本
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```commandline
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python knowledge_based_chatglm.py
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```
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## DEMO
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以问题`chatglm-6b 的局限性具体体现在哪里，如何实现改进`为例
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未使用 langchain 接入本地文档时：
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>ChatGLM-6B 是一个基于 GPT-3 的聊天机器人,它的局限性主要体现在以下几个方面:
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>1. 语言模型的精度:GPT-3 是一种大型的语言模型,它的精度比较高,但是仍然有一些局限性。例如,它可能无法准确地理解某些方言、口音或者复杂的句子结构。
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>2. 知识图谱的完整性:GPT-3 可以生成一些知识图谱,但是其完整性和准确性可能不够。例如,它可能无法准确地理解某些领域的专业知识和术语。
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>3. 对话生成的连贯性:GPT-3 可以生成一些连贯的对话,但是其生成的对话可能不够自然。例如,它可能会生成一些虚假的、不连贯的对话或者误解用户的意图。
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>
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>为了改进 ChatGLM-6B,可以考虑以下几个方面:
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>1. 提高语言模型的精度:可以通过增加训练数据、使用更好的语言模型架构、优化模型训练过程等方式来提高语言模型的精度。
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>2. 增强知识图谱的完整性:可以通过增加知识图谱的维度、使用更好的知识图谱构建方法、优化知识图谱的匹配算法等方式来增强知识图谱的完整性。
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>3. 提高对话生成的连贯性:可以通过增加对话生成模型的上下文信息、使用更好的上下文信息提取方法、优化对话生成模型的算法等方式来提高对话生成的连贯性。
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>4. 引入更多的人类反馈:人类反馈可以帮助 ChatGLM-6B 更好地理解用户的意图和需求,从而提高对话生成的质量和准确性。可以通过引入更多的人类客服、使用人类反馈收集器等方式来引入更多的人类反馈。
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使用 langchain 接入 ChatGLM-6B 项目的 README.md 文件后 ChatGLM 的回答：
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>ChatGLM-6B 是一个基于深度学习的自然语言处理模型,它在回答问题方面表现出色。但是,它也有一些局限性,具体如下:
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>1. 语言理解有限:ChatGLM-6B 只学习了中文自然语言,对于其他语言可能会存在理解上的局限性。
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>2. 知识储备不足:ChatGLM-6B 的训练数据集只包含了中文语料,因此它可能无法回答一些非中文的问题或者某些特定领域的问题。
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>3. 数据量有限:ChatGLM-6B 的训练数据集只有几百万条记录,因此它可能无法回答一些非常具体或者复杂的问题。
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>
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>为了改进 ChatGLM-6B,可以考虑以下几个方面:
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>1. 学习更多的语言知识:可以学习其他语言的自然语言处理技术,扩大语言理解的范围。
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>2. 扩大知识储备:可以收集更多的中文语料,或者使用其他语言的数据集来扩充知识储备。
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>3. 增加数据量:可以使用更大的数据集来训练 ChatGLM-6B,提高模型的表现。
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>4. 引入更多的评估指标:可以引入更多的评估指标来评估模型的表现,从而发现 ChatGLM-6B 存在的不足和局限性。
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>5. 改进模型架构:可以改进 ChatGLM-6B 的模型架构,提高模型的性能和表现。例如,可以使用更大的神经网络或者改进的卷积神经网络结构。
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## 路线图
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- [x] 实现 langchain + ChatGLM-6B 本地知识应用
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- [x] 基于 langchain 实现非结构化文件接入
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- [ ] 基于 langchain 实现更多类型本地知识文件接入
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- [ ] 利用 gradio/streamlit 实现 web ui DEMO
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- [ ] 利用 fastapi 实现 API 部署方式，并实现调用 API 的 web ui DEMO
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@ -0,0 +1,32 @@
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# ChatGLM Application Based on Local Knowledge
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## Introduction
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🌍 [_中文文档_](README.md)
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🤖️ A local knowledge based LLM Application with [ChatGLM-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B) and [langchain](https://github.com/hwchase17/langchain).
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💡 Inspired by [document.ai](https://github.com/GanymedeNil/document.ai) by [GanymedeNil](https://github.com/GanymedeNil) and [ChatGLM-6B Pull Request](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/pull/216) by [AlexZhangji](https://github.com/AlexZhangji).
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✅ In this project, [GanymedeNil/text2vec-large-chinese](https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese/tree/main) is used as Embedding Model，and [ChatGLM-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B) used as LLM。Based on those models，this project can be deployed **offline** with all **open source** models。
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## Usage
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### 1. install python packages
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```commandline
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pip install -r requirements
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```
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Attention: With langchain.document_loaders.UnstructuredFileLoader used to connect with local knowledge file, you may need some other dependencies as mentioned in [langchain documentation](https://python.langchain.com/en/latest/modules/indexes/document_loaders/examples/unstructured_file.html)
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### 2. Run [knowledge_based_chatglm.py](knowledge_based_chatglm.py) script
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```commandline
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python knowledge_based_chatglm.py
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```
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## Roadmap
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- [x] local knowledge based application with langchain + ChatGLM-6B
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- [x] unstructured files loaded with langchain
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- [ ] more different file format loaded with langchain
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- [ ] implement web ui DEMO with gradio/streamlit
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- [ ] implement API with fastapi，and web ui DEMO with API
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@ -0,0 +1,49 @@
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from langchain.llms.base import LLM
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from typing import Optional, List
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from langchain.llms.utils import enforce_stop_tokens
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
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"""ChatGLM_G is a wrapper around the ChatGLM model to fit LangChain framework. May not be an optimal implementation"""
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class ChatGLM(LLM):
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max_token: int = 10000
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temperature: float = 0.1
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top_p = 0.9
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history = []
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
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"THUDM/chatglm-6b",
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trust_remote_code=True
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)
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model = (
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AutoModel.from_pretrained(
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"THUDM/chatglm-6b",
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trust_remote_code=True)
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.half()
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.cuda()
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)
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def __init__(self):
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super().__init__()
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@property
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def _llm_type(self) -> str:
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return "ChatGLM"
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def _call(self,
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prompt: str,
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stop: Optional[List[str]] = None) -> str:
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response, updated_history = self.model.chat(
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self.tokenizer,
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prompt,
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history=self.history,
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max_length=self.max_token,
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temperature=self.temperature,
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)
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print("history: ", self.history)
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if stop is not None:
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response = enforce_stop_tokens(response, stop)
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self.history = updated_history
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return response
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@ -0,0 +1,70 @@
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from langchain.prompts.prompt import PromptTemplate
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from langchain.chains import ChatVectorDBChain
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from langchain.prompts.chat import (
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ChatPromptTemplate,
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SystemMessagePromptTemplate,
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HumanMessagePromptTemplate,
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)
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from langchain.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings
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from langchain.vectorstores import FAISS
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from langchain.document_loaders import UnstructuredFileLoader
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from chatglm_llm import ChatGLM
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def init_knowledge_vector_store(filepath):
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embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="GanymedeNil/text2vec-large-chinese", )
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loader = UnstructuredFileLoader(filepath, mode="elements")
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docs = loader.load()
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vector_store = FAISS.from_documents(docs, embeddings)
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return vector_store
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def get_wiki_agent_answer(query, vector_store, chat_history=[]):
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system_template = """基于以下内容，简洁和专业的来回答用户的问题。
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如果无法从中得到答案，请说 "不知道" 或 "没有足够的相关信息"，不要试图编造答案。答案请使用中文。
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----------------
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{context}
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----------------
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"""
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messages = [
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SystemMessagePromptTemplate.from_template(system_template),
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HumanMessagePromptTemplate.from_template("{question}"),
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]
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prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(messages)
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condese_propmt_template = """任务: 给一段对话和一个后续问题，将后续问题改写成一个独立的问题。确保问题是完整的，没有模糊的指代。
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----------------
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聊天记录：
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{chat_history}
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----------------
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后续问题：{question}
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----------------
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||||
改写后的独立、完整的问题："""
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new_question_prompt = PromptTemplate.from_template(condese_propmt_template)
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chatglm = ChatGLM()
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chatglm.history = chat_history
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knowledge_chain = ChatVectorDBChain.from_llm(
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llm=chatglm,
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vectorstore=vector_store,
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qa_prompt=prompt,
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condense_question_prompt=new_question_prompt,
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)
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knowledge_chain.return_source_documents = True
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knowledge_chain.top_k_docs_for_context = 10
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result = knowledge_chain({"question": query, "chat_history": chat_history})
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return result, chatglm.history
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if __name__ == "__main__":
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filepath = input("Input your local knowledge file path 请输入本地知识文件路径：")
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vector_store = init_knowledge_vector_store(filepath)
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history = []
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while True:
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query = input("Input your question 请输入问题：")
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resp, history = get_wiki_agent_answer(query=query,
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vector_store=vector_store,
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chat_history=history)
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print(resp)
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@ -0,0 +1,7 @@
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langchain
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||||
transformers
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unstructured[local-inference]
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||||
"detectron2@git+https://github.com/facebookresearch/detectron2.git@v0.6#egg=detectron2"
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layoutparser[layoutmodels,tesseract]
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nltk
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sentence-transformers
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