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ChatGLM实战:基于LangChain构建自己的私有知识库

疯狂IT人
2023-09-20 / 0 评论 / 0 点赞 / 261 阅读 / 2,372 字 / 正在检测是否收录...

在之前的 ChatGLM 微调训练的实验中,由于数据量较小,调试效果并不理想。同时,数据需要符合 Prompt 的 jsonl 格式,而短时间内整理出合适的项目训练数据并不容易。然而,在社区中了解到了langchain基于本地知识库的问答功能,这或许我也可以自己搭建一个本地知识库,直接导入本地文件,从而实现本地知识库的问答功能。这样,我只需导入一部小说,就能让系统理解小说内容,并回答相关问题。

LangChain是什么

LangChain是一个用于构建基于大型语言模型(LLM)的应用程序的库。它为开发者提供了一种便捷的方式,可以将LLM与其他计算或知识源结合起来,从而创造出更加智能和强大的应用程序。

LangChain的目标是帮助开发者充分发挥大型语言模型的优势,使其在各种领域,如自然语言处理、问答系统、文本生成等方面得到更广泛的应用。

通过LangChain,开发者可以更高效地利用大型语言模型的能力,为用户提供更优质的智能化体验。例如,开发者可以使用LangChain将大型语言模型与电子商务网站集成,导入人工客服的对话问答库和商品介绍文档,为用户提供智能的商品推荐和个性化购物建议。

下载源码

既然之前能够运行ChatGLM-6B的模型,那么我们仍然基于ChatGLM模型来搭建属于自己的本地知识库。先下载langchain-ChatGLM源码。

root@VM-0-17-ubuntu:~# git clone https://github.com/chatchat-space/langchain-ChatGLM.git

环境准备

之前已经成功运行了ChatGLM模型,那么,还是基于python3.8的版本来构建自己的langchain,创建python虚拟环境, 并激活:

root@VM-0-17-ubuntu:~# conda create -n langchain python=3.8
root@VM-0-17-ubuntu:~# conda activate langchain

在虚拟python环境中,更新py库,并下载langchain的依赖:

root@VM-0-17-ubuntu:~# pip3 install --upgrade pip
# 项目中 pdf 加载由先前的 detectron2 替换为使用 paddleocr,如果之前有安装过 detectron2 需要先完成卸载避免引发 tools 冲突
root@VM-0-17-ubuntu:~# pip uninstall detectron2
# 检查paddleocr依赖,linux环境下paddleocr依赖libX11,libXext
root@VM-0-17-ubuntu:~# apt-get install libx11-dev libxext-dev libxtst-dev libxrender-dev libxmu-dev libxmuu-dev

进入langchain工程,下载依赖项:

root@VM-0-17-ubuntu:~# cd langchain-ChatGLM
root@VM-0-17-ubuntu:langchain-ChatGLM# pip install -r requirements.txt

检查paddleocr是否成功,首次运行会下载约18M模型到~/.paddleocr

root@VM-0-17-ubuntu:langchain-ChatGLM# python loader/image_loader.py
root@VM-0-17-ubuntu:langchain-ChatGLM# du -sh ~/.paddleocr/
# 输出 18M     /root/.paddleocr/ 说明验证成功

llama-cpp模型调用的说明

我们虽然没有指定使用llama-cpp的模型,但langchain依赖llama-cpp-python的包,因此需要安装llama-cpp-python。

root@VM-0-17-ubuntu:langchain-ChatGLM# pip install llama-cpp-python

注意,这里依赖gcc的版本那是8.4及以上,系统自带的gcc是7.5版本,因此会报错。需要先升级

更新软件包列表:

root@VM-0-17-ubuntu:langchain-ChatGLM# apt update -y
root@VM-0-17-ubuntu:langchain-ChatGLM# apt install gcc-8 g++-8

更新系统的默认gcc版本为8.4:

root@VM-0-17-ubuntu:langchain-ChatGLM# sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-8 100
root@VM-0-17-ubuntu:langchain-ChatGLM# sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-8 100

验证gcc版本是否升级成功:

root@VM-0-17-ubuntu:langchain-ChatGLM# gcc --version

50fab0ff26d906e3c77f580efabadaaa

模型选择

检查langchain-ChatGLM默认使用的模型,打开configs/model_config.py ,可以看到支持的模型列表:

root@VM-0-17-ubuntu:langchain-ChatGLM# vim configs/model_config.py
llm_model_dict = { 
    ......
    "ChatGLM-6B": {
        "name": "ChatGLM-6B",
        "pretrained_model_name": "/root/prj/ChatGLM-6B/THUDM/ChatGLM-6B",
        "local_model_path": None,
        "provides": "ChatGLMLLMChain"
    },  
   ......
    "ChatGLM2-6b-32k": {
        "name": "ChatGLM2-6b-32k",
        "pretrained_model_name": "/root/prj/ChatGLM-6B/THUDM/ChatGLM2-6b-32k",
        "local_model_path": None,
        "provides": "ChatGLMLLMChain"
    },  
    ......
}
LLM_MODEL = "ChatGLM2-6b-32k" # 默认模型

从上述代码中,我们可以看到,既支持了ChatGLM-6B,还支持了更高能力的ChatGLM2-6b-32k。ChatGLM2-6b-32k是在ChatGLM2-6B的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力,能够更好地处理最多32K长度的上下文。既然有更好的模型,而且默认还是这个,为啥不用最新的呢(其实是ChatGLM-6B尝试失败了,出现了我无法解决的问题,大概率是版本太老,资源丢失了).

模型下载

ChatGLM-6B-32k下载

在https://huggingface.co/搜索ChatGLM-6B-32k,链接为:https://huggingface.co/THUDM/ChatGLM2-6b-32k
be8c111239d542efa60055bf54cadab5
从截图中可以看出,ChatGLM-6B-32k的模型大概有15G左右,就靠我这薅的5M带宽的服务器,还得访问国外网站才能访问https://huggingface.co,速度可以想像会有多慢,说不定还会超时。不过有钱的小伙伴可以直接购买国外的gpu服务器来操作langchain,只需执行以下操作即可下载ChatGLM-6B-32k模型。

root@VM-0-17-ubuntu:langchain-ChatGLM# git lfs clone https://huggingface.co/THUDM/ChatGLM2-6b-32k

如果没钱的小伙伴,可以去我的百度云盘下载,这个就不保证实时更新了哦。

链接:https://pan.baidu.com/s/1FWH986DG7ZzOsU1vyqTW2g 
提取码:1kou

汉语长文本下载

ChatGLM-6B-32k还依赖汉语长文本的模型,否则运行langchain会重新去下载text2vec-large-chinese的模型文件,我们可以提前下载。在huggingface搜索,得到链接https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese/tree/main。
2f03a2de2e9fb9b451dbbf3091e148d8
网盘下载:

链接:https://pan.baidu.com/s/1UtQqM8SR33nilYtszE-IZQ 
提取码:yxnz

配置

模型文件下载好后,需要对应自己的模型路径进行配置,打开configs/model_config.py如下,根据注释进行配置:

......
embedding_model_dict = { 
    "ernie-tiny": "nghuyong/ernie-3.0-nano-zh",
    "ernie-base": "nghuyong/ernie-3.0-base-zh",
    "text2vec-base": "shibing624/text2vec-base-chinese",
    #"text2vec": "GanymedeNil/text2vec-large-chinese",
    "text2vec": "/root/prj/ChatGLM-6B/THUDM/text2vec-large-chinese",                   # 下载好的text2vec-large-chinese路径
    "text2vec-base-multilingual": "shibing624/text2vec-base-multilingual",
    "text2vec-base-chinese-sentence": "shibing624/text2vec-base-chinese-sentence",
    "text2vec-base-chinese-paraphrase": "shibing624/text2vec-base-chinese-paraphrase",
    "m3e-small": "moka-ai/m3e-small",
    "m3e-base": "moka-ai/m3e-base",
}
......
llm_model_dict = { 
    ......
    "ChatGLM2-6b-32k": {
        "name": "ChatGLM2-6b-32k",
        "pretrained_model_name": "/root/prj/ChatGLM-6B/THUDM/ChatGLM2-6b-32k",         # 下载好的ChatGLM2-6b-32k路径
        "local_model_path": None,
        "provides": "ChatGLMLLMChain"
    },
    ......
}

执行脚本体验 Web UI

执行 webui.py 脚本体验 Web 交互

root@VM-0-17-ubuntu:langchain-ChatGLM# python webui.py

执行结果如下则证明启动成功:
cfe6cce9cacc6a075db7d7bc5aaaa702
打开浏览器,显示如下,可以看到有基于LLM的对话,知识库的问答,以及Bing搜索问答:
1
我们先使用基础模型进行测试,如下图,可以看到基础模型的对话能够满足对话需求,由此可见,对于语义语境都能表现的不错:
2
接下来我们测试知识库,在右边新增test知识库,基于test知识库,上传天龙八部的数据集(tianlongbabu.txt),然后在左边进行问答,效果如下:
3
从效果来看,本地知识库问答系统只是在知识库txt中找到了类似的语句作为答案,没有进行总结和提炼,效果令人不满意。可能是因为使用方法不对,或者有其他高级功能尚未开放。我会继续追踪langchain的能力,学习如何正确使用本地知识库,期待未来的改进。同时,我也希望对AI感兴趣且了解深入的专家能够给予指导,我们可以一起交流,共同探讨。

总结

LangChain-ChatGLM是一个引人注目的项目,它为开发者提供了一个强大的工具,使他们能够构建基于大型语言模型(LLM)的问答系统。在使用LangChain-ChatGLM的过程中,我发现了一些优点和一些改进的空间。

LangChain-ChatGLM的安装非常简单,只需按照提供的教程一步步操作即可完成安装。它允许用户快速上手,不需要繁琐的配置,为开发者节省了时间和精力。
LangChain-ChatGLM的教程非常清晰易懂。开发者可以轻松理解每一步的操作,并快速构建起一个本地知识库问答系统。这样的用户体验使得LangChain-ChatGLM成为一个初学者友好的工具。
在不断进步和改进中,LangChain-ChatGLM有望成为一款更加优化和强大的产品,希望能够看到更出色的表现。
来源

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