基于本地知识的 ChatGLM 应用实现

介绍

🌍 READ THIS IN ENGLISH

🤖️ 一种利用 ChatGLM-6B + langchain 实现的基于本地知识的 ChatGLM 应用。

💡 受 GanymedeNil 的项目 document.ai 和 AlexZhangji 创建的 ChatGLM-6B Pull Request 启发，建立了全部基于开源模型实现的本地知识问答应用。

✅ 本项目中 Embedding 选用的是 GanymedeNil/text2vec-large-chinese，LLM 选用的是 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。

⛓️ 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。

🚩 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。

更新信息

[2023/04/15]

1. 重构项目结构，在根目录下保留命令行 Demo cli_demo.py 和 Web UI Demo webui.py；
2. 对 Web UI 进行改进，修改为运行 Web UI 后首先按照 configs/model_config.py 默认选项加载模型，并增加报错提示信息等；
3. 对常见问题进行补充说明。

[2023/04/12]

1. 替换 Web UI 中的样例文件，避免出现 Ubuntu 中出现因文件编码无法读取的问题；
2. 替换knowledge_based_chatglm.py中的 prompt 模版，避免出现因 prompt 模版包含中英双语导致 chatglm 返回内容错乱的问题。

[2023/04/11]

1. 加入 Web UI V0.1 版本（感谢 @liangtongt）；
2. README.md中增加常见问题（感谢 @calcitem 和 @bolongliu）；
3. 增加 LLM 和 Embedding 模型运行设备是否可用cuda、mps、cpu的自动判断。
4. 在knowledge_based_chatglm.py中增加对filepath的判断，在之前支持单个文件导入的基础上，现支持单个文件夹路径作为输入，输入后将会遍历文件夹中各个文件，并在命令行中显示每个文件是否成功加载。

[2023/04/09]

1. 使用langchain中的RetrievalQA替代之前选用的ChatVectorDBChain，替换后可以有效减少提问 2-3 次后因显存不足而停止运行的问题；
2. 在knowledge_based_chatglm.py中增加EMBEDDING_MODEL、VECTOR_SEARCH_TOP_K、LLM_MODEL、LLM_HISTORY_LEN、REPLY_WITH_SOURCE参数值设置；
3. 增加 GPU 显存需求更小的chatglm-6b-int4、chatglm-6b-int4-qe作为 LLM 模型备选项；
4. 更正README.md中的代码错误（感谢 @calcitem）。

[2023/04/07]

1. 解决加载 ChatGLM 模型时发生显存占用为双倍的问题 (感谢 @suc16 和 @myml) ；
2. 新增清理显存机制；
3. 新增nghuyong/ernie-3.0-nano-zh和nghuyong/ernie-3.0-base-zh作为 Embedding 模型备选项，相比GanymedeNil/text2vec-large-chinese占用显存资源更少 (感谢 @lastrei)。

使用方式

硬件需求

• 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

• Embedding 模型硬件需求

  本项目中默认选用的 Embedding 模型 GanymedeNil/text2vec-large-chinese 约占用显存 3GB，也可修改为在 CPU 中运行。

软件需求

本项目已在 Python 3.8，CUDA 11.7 环境下完成测试。

1. 安装环境

• 环境检查

# 首先，确信你的机器安装了 Python 3.8 及以上版本
$ python --version
Python 3.8.13

# 如果低于这个版本，可使用conda安装环境
$ conda create -p /your_path/env_name python=3.8

# 激活环境
$ source activate /your_path/env_name

# 关闭环境
$ source deactivate /your_path/env_name

# 删除环境
$ conda env remove -p  /your_path/env_name

• 项目依赖

# 拉取仓库
$ git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.git

# 安装依赖
$ pip install -r requirements.txt

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

2. 设置模型默认参数

在开始执行 Web UI 或命令行交互前，请先检查 configs/model_config.py 中的各项模型参数设计是否符合需求。

3. 执行脚本体验 Web UI 或命令行交互

执行 webui.py 脚本体验 Web 交互

$ python webui.py

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

执行后效果如下图所示： Web UI 可以实现如下功能：

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；
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
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

或执行 knowledge_based_chatglm.py 脚本体验命令行交互

$ python knowledge_based_chatglm.py

常见问题

Q1: 本项目支持哪些文件格式？

A1: 目前已测试支持 txt、docx、md、pdf 格式文件，更多文件格式请参考 langchain 文档。目前已知文档中若含有特殊字符，可能存在文件无法加载的问题。

Q3: 使用过程中 Python 包nltk发生了Resource punkt not found.报错，该如何解决？

A3: https://github.com/nltk/nltk_data/raw/gh-pages/packages/tokenizers/punkt.zip 中的 packages/tokenizers 解压，放到 nltk_data/tokenizers 存储路径下。

nltk_data 存储路径可以通过 nltk.data.path 查询。

Q4: 使用过程中 Python 包nltk发生了Resource averaged_perceptron_tagger not found.报错，该如何解决？

A4: 将 https://github.com/nltk/nltk_data/blob/gh-pages/packages/taggers/averaged_perceptron_tagger.zip 下载，解压放到 nltk_data/taggers 存储路径下。

nltk_data 存储路径可以通过 nltk.data.path 查询。

Q5: 本项目可否在 colab 中运行？

A5: 可以尝试使用 chatglm-6b-int4 模型在 colab 中运行，需要注意的是，如需在 colab 中运行 Web UI，需将webui.py中demo.queue(concurrency_count=3).launch( server_name='0.0.0.0', share=False, inbrowser=False)中参数share设置为True。

Q6: 在 Anaconda 中使用 pip 安装包无效如何解决？

A6: 此问题是系统环境问题，详细见 在Anaconda中使用pip安装包无效问题

Q7: 本项目中所需模型如何下载至本地？

A7: 本项目中使用的模型均为huggingface.com中可下载的开源模型，以默认选择的chatglm-6b和text2vec-large-chinese模型为例，下载模型可执行如下代码：

# 安装 git lfs
$ git lfs install

# 下载 LLM 模型
$ git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b /your_path/chatglm-6b

# 下载 Embedding 模型
$ git clone https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese /your_path/text2vec

# 模型需要更新时，可打开模型所在文件夹后拉取最新模型文件/代码
$ git pull

Q8: huggingface.com中模型下载速度较慢怎么办？

A8: 可使用本项目用到的模型权重文件百度网盘地址：

• ernie-3.0-base-zh.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/1CIvKnD3qzE-orFouA8qvNQ?pwd=4wih
• ernie-3.0-nano-zh.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/1Fh8fgzVdavf5P1omAJJ-Zw?pwd=q6s5
• text2vec-large-chinese.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/1sMyPzBIXdEzHygftEoyBuA?pwd=4xs7
• chatglm-6b-int4-qe.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/1DDKMOMHtNZccOOBGWIOYww?pwd=22ji
• chatglm-6b-int4.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/1pvZ6pMzovjhkA6uPcRLuJA?pwd=3gjd
• chatglm-6b.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/1B-MpsVVs1GHhteVBetaquw?pwd=djay

Q9: 下载完模型后，如何修改代码以执行本地模型？

A9: 模型下载完成后，请在 configs/model_config.py 文件中，对embedding_model_dict和llm_model_dict参数进行修改，如把embedding_model_dict从

embedding_model_dict = {
    "ernie-tiny": "nghuyong/ernie-3.0-nano-zh",
    "ernie-base": "nghuyong/ernie-3.0-base-zh",
    "text2vec": "GanymedeNil/text2vec-large-chinese"
}

修改为

embedding_model_dict = {
                        "ernie-tiny": "nghuyong/ernie-3.0-nano-zh",
                        "ernie-base": "nghuyong/ernie-3.0-base-zh",
                        "text2vec": "/Users/liuqian/Downloads/ChatGLM-6B/text2vec-large-chinese"
}

DEMO

以问题chatglm-6b 的局限性具体体现在哪里，如何实现改进为例

未使用 langchain 接入本地文档时：

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:

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。
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。
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。

为了改进 ChatGLM-6B,可以考虑以下几个方面:

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。
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。
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。
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。

使用 langchain 接入 ChatGLM-6B 项目的 README.md 文件后 ChatGLM 的回答：

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:

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。
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。
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。

为了改进 ChatGLM-6B,可以考虑以下几个方面:

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。
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。
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。
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。
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。

路线图

• 实现 langchain + ChatGLM-6B 本地知识应用
• 基于 langchain 实现非结构化文件接入
  • .md
  • .pdf(需要按照常见问题 Q2 中描述进行detectron2的安装)
  • .docx
  • .txt
  • 搜索引擎与本地网页
• 增加更多 LLM 模型支持
  • THUDM/chatglm-6b
  • THUDM/chatglm-6b-int4
  • THUDM/chatglm-6b-int4-qe
• 增加 Web UI DEMO
  • 利用 gradio 实现 Web UI DEMO
  • 添加输出内容及错误提示
  • 引用标注
• 利用 fastapi 实现 API 部署方式，并实现调用 API 的 web ui DEMO

项目交流群

🎉 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。