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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，本项目可实现全部使用**开源**模型**离线私有部署**。
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⛓️ 本项目实现原理如下图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的`top k`个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到`prompt`中 -> 提交给`LLM`生成回答。
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🚩 本项目未涉及微调、训练过程，但可利用微调或训练对本项目效果进行优化。
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📓 [ModelWhale 在线运行项目](https://www.heywhale.com/mw/project/643977aa446c45f4592a1e59)
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## 变更日志
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参见 [变更日志](docs/CHANGELOG.md)。
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## 使用方式
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### 硬件需求
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- ChatGLM-6B 模型硬件需求
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| **量化等级** | **最低 GPU 显存**（推理） | **最低 GPU 显存**（高效参数微调） |
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| FP16（无量化） | 13 GB | 14 GB |
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| INT8 | 8 GB | 9 GB |
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| INT4 | 6 GB | 7 GB |
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- Embedding 模型硬件需求
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本项目中默认选用的 Embedding 模型 [GanymedeNil/text2vec-large-chinese](https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese/tree/main) 约占用显存 3GB，也可修改为在 CPU 中运行。
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### 软件需求
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本项目已在 Python 3.8，CUDA 11.7 环境下完成测试。
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### 从本地加载模型
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请参考 [THUDM/ChatGLM-6B#从本地加载模型](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B#从本地加载模型)
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### 1. 安装环境
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参见 [安装指南](docs/INSTALL.md)。
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### 2. 设置模型默认参数
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在开始执行 Web UI 或命令行交互前，请先检查 [configs/model_config.py](configs/model_config.py) 中的各项模型参数设计是否符合需求。
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### 3. 执行脚本体验 Web UI 或命令行交互
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> 注：鉴于环境部署过程中可能遇到问题，建议首先测试命令行脚本。建议命令行脚本测试可正常运行后再运行 Web UI。
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执行 [knowledge_based_chatglm.py](cli_demo.py) 脚本体验**命令行交互**：
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```shell
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$ python cli_demo.py
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```
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或执行 [webui.py](webui.py) 脚本体验 **Web 交互**
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```shell
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$ python webui.py
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```
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注：如未将模型下载至本地，请执行前检查`$HOME/.cache/huggingface/`文件夹剩余空间，至少15G。
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执行后效果如下图所示：
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Web UI 可以实现如下功能：
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1. 运行前自动读取`configs/model_config.py`中`LLM`及`Embedding`模型枚举及默认模型设置运行模型，如需重新加载模型，可在界面重新选择后点击`重新加载模型`进行模型加载；
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2. 可手动调节保留对话历史长度，可根据显存大小自行调节；
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3. 添加上传文件功能，通过下拉框选择已上传的文件，点击`加载文件`按钮，过程中可随时更换加载的文件。
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### 常见问题
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参见 [常见问题](docs/FAQ.md)。
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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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>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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>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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- [x] .md
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- [x] .pdf(需要按照常见问题 Q2 中描述进行`detectron2`的安装)
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- [x] .docx
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- [x] .txt
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- [ ] 搜索引擎与本地网页
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- [ ] 增加更多 LLM 模型支持
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- [x] THUDM/chatglm-6b
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- [x] THUDM/chatglm-6b-int4
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- [x] THUDM/chatglm-6b-int4-qe
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- [ ] 增加 Web UI DEMO
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- [x] 利用 gradio 实现 Web UI DEMO
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- [x] 添加输出内容及错误提示
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- [ ] 引用标注
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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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## 项目交流群
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🎉 langchain-ChatGLM 项目交流群，如果你也对本项目感兴趣，欢迎加入群聊参与讨论交流。
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