chatglm 集成langchain的llm类

### 关于 ChatGLM 和 LangChain API 的使用指南 #### 集成概述 为了实现本地化的知识库检索与智能答案生成，中文 LangChain 项目提供了开源支持。这使得开发人员可以利用强大的预训练模型如 ChatGLM-6B 来构建更加智能化的应用程序[^2]。 #### 安装依赖项 首先需要安装必要的 Python 库以确保环境配置正确无误： ```bash pip install langchain glm ``` #### 初始化模型实例 创建一个简单的脚本来加载并初始化 ChatGLM 模型作为基础架构的一部分： ```python from langchain.llms import GLM model_path = "path/to/chatglm-6b" llm = GLM(model_name_or_path=model_path) ``` #### 构建查询管道 定义如何通过给定的输入文本向量化并与数据库中的文档匹配的过程。这里展示了一个基本的例子来说明这一点： ```python from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain qa_chain = RetrievalQAWithSourcesChain.from_llm(llm=llm, retriever=retriever_instance) response = qa_chain({"question": "你想问什么？"}) print(response['answer']) ``` 其中 `retriever_instance` 是指已经设置好的索引结构或搜索引擎对象，负责执行实际的信息检索操作。 #### 数据增强功能 借助 LangChain 提供的功能模块，应用程序可以从外部资源获取额外信息从而改进回复质量。比如当面对较长的文章时，可以通过如下方式请求摘要服务： ```python summary = llm.generate_summary(long_text="非常长的一篇文章...") print(summary) ``` 此方法允许系统自动提炼要点而无需人工干预。 #### Agent 控制逻辑 对于更复杂的任务流程控制需求，则可采用内置 Agents 组件来进行自动化决策制定过程： ```python agent = initialize_agent(tools=[tool1, tool2], llm=llm) result = agent.run(input="指令描述") while not result.is_finished(): action = result.get_next_action() observation = execute(action) result.update(observation) final_output = result.get_final_answer() print(final_output) ``` 上述代码片段展示了怎样让 LLM 自动规划一系列动作直至达成目标为止。 #### 性能评估机制 考虑到生成式 AI 系统难以用常规度量标准衡量其优劣之处，因此特别设计了一套针对此类系统的评测方案： ```python evaluation_prompt = """ 请根据以下对话记录评价该聊天机器人的表现... """ feedback = llm.evaluate(evaluation_prompt) print(feedback) ``` 这套自评体系旨在辅助开发者更好地理解自家产品的优势所在及待改善的地方。

<think>好的，用户想在Langchain中集成chatGLM3模型并在Autodl环境中运行。首先，我需要回忆一下Langchain的基本结构。Langchain是一个用于构建基于语言模型的应用程序的框架，支持多种模型集成。而chatGLM3是智谱AI开发的开源对话模型，可能需要通过Hugging Face Transformers库来加载。 接下来，Autodl环境是一个云服务平台，用户通常会在上面申请GPU实例来运行深度学习任务。所以，用户需要在Autodl中配置好Python环境，安装必要的库，比如transformers、torch、langchain等。可能需要先确保CUDA和cuDNN的版本兼容性，避免出现驱动问题。 然后，集成chatGLM3到Langchain，可能需要自定义一个LLM类，继承Langchain的BaseLLM，并实现_call方法，调用chatGLM3的生成函数。这里需要参考Langchain的文档，看看如何正确创建自定义LLM。可能需要使用AutoModel和AutoTokenizer来加载模型，并设置好生成参数如temperature、max_length等。 另外，还要考虑模型文件的存放位置。如果chatGLM3的模型文件较大，用户可能需要提前下载到Autodl的持久化存储中，或者在代码中指定从Hugging Face模型库加载。同时，要注意Autodl实例的存储空间是否足够，避免中途出现存储不足的错误。 还需要处理可能的依赖冲突，比如不同版本的transformer库可能导致接口变化。需要确认chatGLM3所需的transformers版本，并在Autodl环境中安装对应版本。如果用户提供的示例代码中有导入错误，可能需要调整导入语句，例如从langchain.llms.base导入BaseLLM是否正确。 此外，运行示例代码后，用户可能需要测试模型是否能正常生成响应。可以编写一个简单的测试脚本，输入提示文本，查看输出是否符合预期。如果遇到CUDA内存不足的问题，可能需要调整batch_size或max_length参数，或者申请更高显存的GPU实例。 最后，用户可能对如何优化模型加载速度或减少内存占用感兴趣。可以建议使用量化技术，比如8位或4位量化，来减小模型大小和内存消耗。同时，使用缓存机制或模型并行也可能有助于提升性能。 总结步骤应该是：准备Autodl环境，安装依赖，下载模型，创建自定义LLM类，集成到Langchain，编写测试代码，处理可能出现的错误。需要确保每一步都有明确的说明，帮助用户顺利实现集成。</think>以下是在LangChain中集成ChatGLM3模型并在AutoDL环境运行的完整步骤： ### 一、AutoDL环境准备 1. 创建实例：选择**GPU为RTX 3090/4090**的镜像，预装PyTorch 2.0+和CUDA 11.8[^1] 2. 挂载模型存储： ```bash cd /root/autodl-tmp git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git ``` ### 二、依赖安装 ```bash pip install langchain==0.0.340 pip install transformers>=4.37.0 pip install cpm_kernels # 需在ChatGLM3之前安装 ``` ### 三、创建自定义LLM类 ```python from langchain.llms.base import LLM from transformers import AutoModel, AutoTokenizer class ChatGLM3(LLM): def __init__(self): model_path = "/root/autodl-tmp/chatglm3-6b" self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( model_path, trust_remote_code=True) self.model = AutoModel.from_pretrained( model_path, trust_remote_code=True).half().cuda() def _call(self, prompt, stop=None): response, _ = self.model.chat( self.tokenizer, prompt, temperature=0.01, history=[] ) return response ``` ### 四、LangChain集成使用 ```python from langchain.chains import LLMChain from langchain.prompts import PromptTemplate llm = ChatGLM3() template = """基于以下上下文回答问题： {context} 问题：{question}""" prompt = PromptTemplate( template=template, input_variables=["context", "question"] ) chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt) print(chain.run({ "context": "LangChain是用于构建LLM应用的开发框架", "question": "LangChain的主要功能是什么？" })) ``` ### 五、内存优化技巧 1. **4-bit量化**（显存占用从13GB降至6GB）： ```python self.model = AutoModel.from_pretrained( model_path, trust_remote_code=True, load_in_4bit=True # 添加量化参数 ) ``` 2. 使用FlashAttention加速： ```bash pip install flash-attn --no-build-isolation ```