ChatLLM

ChatLLM

基于知识库的多模型集成与自动化对话解决方案

ChatLLM通过知识库支持,实现对多种大模型和文档格式的智能对话。该开源项目提供API分发系统,兼容多个LLM,并支持Openai生态。项目还包括ChatOCR、ChatMind、ChatPDF等模块,便于部署与集成。

ChatLLMOpenaiEcosystemChatPDFChatOCRLLMGithub开源项目

ChatLLM 项目介绍

ChatLLM 是一个旨在基于大型语言模型(LLMs)和知识库的智能对话系统项目。该项目通过集成多个开源模型,实现对自定义知识库的高效查询,使其能够为各种应用场景提供智能化支持。以下是对 ChatLLM 项目的详细介绍。

项目特色

  • 基于知识库的对话系统:ChatLLM 允许用户将特定领域的知识库集成到聊天机器人系统中,从而提高对特定主题的问答准确性。
  • 支持多种大型语言模型:项目计划支持国内外多个主流大语言模型,并兼容 OpenAI 客户端生态,例如 THUDM/chatglm-6b。通过不同型号的模型,用户可以根据计算资源的能力和需求灵活选择。
  • 友好的开发者体验:ChatLLM 提供易于使用的 API 和 Python SDK,方便开发者集成和使用。此外,透过 OpenAI 的生态系统,无缝集成其他应用。

使用说明

安装

通过简单的命令可以快速安装 ChatLLM:

pip install -U chatllm

使用示例

ChatLLM 提供了一个简便的方法加载和使用模型。例如,使用 ChatLLM 内的 ChatBase 类加载模型,并针对特定查询在知识库中寻找答案:

from chatllm.applications import ChatBase qa = ChatBase() qa.load_llm(model_name_or_path="THUDM/chatglm-6b") for i in qa(query='周杰伦是谁', knowledge_base='周杰伦是傻子'): print(i, end='')

应用领域

  • OpenaiEcosystem:支持无缝对接 OpenAI 生态,包括配置针对本地运行的大型语言模型接口。
  • ChatOCR:提供图像识别和提取文本功能,增强了系统处理图像数据的能力。
  • ChatMind 和 ChatPDF:提供相应的接口和功能,帮助用户实现与思想可视化和 PDF 文档交互的功能。

部署和硬件需求

ChatLLM 可以在本地进行部署,对不同的硬件条件提供灵活的配置需求,包括 INT8 和 INT4 等层次的量化选项,以适配您的设备显存限制。

未来计划与发展

ChatLLM 的未来开发计划包括:

  • 扩展对更多数据格式的支持,如 CSV、Excel 等结构化数据。
  • 升级现有模型及其支持的更多 Embedding 模型。
  • 开发更复杂和智能的多路信息召回功能。
  • 提供更完整的一键启动体验和图形用户界面(GUI)。

社区与支持

用户可以通过项目提供的微信交流群分享和获得更多使用经验,另外也可以通过联系微信号 313303303 加入群聊,以便获取相关的帮助和支持。

ChatLLM 项目通过其多功能和强大的灵活性旨在为各类AI驱动的应用场景提供更加智能化的解决方案,为研发者提供一个高效和易用的平台来满足不同应用场景的需求。

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