LangChain:大型语言模型(LLMs)-- ChatGLM

1. 介绍

LangChain 是一个领先的框架,用于构建由大型语言模型(LLM)驱动的应用程序。在这个框架内,ChatGLM 作为一个重要的组件,为用户提供了强大的双语(中文-英文)对话功能。ChatGLM 基于通用的语言模型(GLM)框架,拥有数十亿级别的参数,确保了其对话的流畅性和准确性。通过量化技术,用户甚至可以在消费级显卡上进行本地部署,大大降低了使用门槛。

随着技术的不断进步,ChatGLM 也推出了第二代版本,即 ChatGLM2-6B。它在保留了第一代模型优点的基础上,引入了更多新功能,如更好的性能、更长的上下文支持以及更高效的推理能力。这使得 ChatGLM2-6B 在处理复杂对话场景时更加游刃有余。

2. 使用说明

在使用 LangChain 与 ChatGLM 进行交互时,用户需要了解几个核心概念。首先是"链"的概念,在 LangChain 中,"链"不仅仅指单个 LLM 的调用,还包括一系列其他调用和工具集成。这为用户提供了极大的灵活性,可以根据实际需求构建各种复杂的应用程序。

此外,LangChain 还支持一系列核心模块,如模型(Models)、提示(Prompts)、记忆(Memory)等。这些模块共同构成了 LangChain 强大的功能基础。例如,通过提示(Prompts)模块,用户可以轻松地为 ChatGLM 提供上下文信息,从而引导模型生成更加符合预期的回复。

在实际使用过程中,用户还需要注意 API 密钥的设置以及环境变量的配置。这些都是确保 LangChain 与 ChatGLM 顺利交互的重要步骤。

3. 代码范例

下面是一个使用 LangChain 与 ChatGLM3-6B 进行交互的简单代码示例:

python 复制代码
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.schema.messages import AIMessage
from langchain_community.llms.chatglm3 import ChatGLM3
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 设置提示模板
template = """{question}"""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

# 配置 ChatGLM3 的访问地址和其他参数
endpoint_url = "http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions"
messages = [
    AIMessage(content="我将从美国到中国来旅游,出行前希望了解中国的城市"),
    AIMessage(content="欢迎问我任何问题。"),
]
llm = ChatGLM3(
    endpoint_url=endpoint_url,
    max_tokens=80000,
    prefix_messages=messages,
    top_p=0.9,
)

# 构建 LLM 链并与之交互
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)
response = llm_chain.predict(input="中国的首都是哪里?")
print(response)

在这个示例中,我们首先导入了必要的模块和类,然后设置了提示模板和 ChatGLM3 的访问参数。接着,我们构建了一个 LLM 链,并通过调用其 predict 方法与 ChatGLM3 进行交互。最后,我们打印出了 ChatGLM3 生成的回复。

相关推荐
音视频牛哥28 分钟前
打通视频到AI的第一公里:轻量RTSP服务如何重塑边缘感知入口?
人工智能·计算机视觉·音视频·大牛直播sdk·机器视觉·轻量级rtsp服务·ai人工智能
Wendy14412 小时前
【灰度实验】——图像预处理(OpenCV)
人工智能·opencv·计算机视觉
中杯可乐多加冰2 小时前
五大低代码平台横向深度测评:smardaten 2.0领衔AI原型设计
人工智能
无线图像传输研究探索2 小时前
单兵图传终端:移动场景中的 “实时感知神经”
网络·人工智能·5g·无线图传·5g单兵图传
zzywxc7873 小时前
AI在编程、测试、数据分析等领域的前沿应用(技术报告)
人工智能·深度学习·机器学习·数据挖掘·数据分析·自动化·ai编程
铭keny3 小时前
YOLOv8 基于RTSP流目标检测
人工智能·yolo·目标检测
墨尘游子4 小时前
11-大语言模型—Transformer 盖楼,BERT 装修,RoBERTa 直接 “拎包入住”|预训练白话指南
人工智能·语言模型·自然语言处理
金井PRATHAMA4 小时前
主要分布于内侧内嗅皮层的层Ⅲ的网格-速度联合细胞(Grid × Speed Conjunctive Cells)对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·语言模型·自然语言处理·知识图谱
天道哥哥4 小时前
InsightFace(RetinaFace + ArcFace)人脸识别项目(预训练模型,鲁棒性很好)
人工智能·目标检测
幻风_huanfeng4 小时前
学习人工智能所需知识体系及路径详解
人工智能·学习