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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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## 更新信息
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**[2023/04/07]** 解决加载 ChatGLM 模型时发生显存占用为双倍的问题 (感谢 [@suc16](https://github.com/suc16) 和 [@myml](https://github.com/myml))
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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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### 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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>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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