Llama中文大模型-模型+工具（外延能力）

原创于 2024-02-24 18:14:25 发布 · 821 阅读

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本文讨论了如何增强大模型的能力，不仅在内在知识和逻辑推理上，还通过集成LangChain框架，使其具备知识库检索、问答机器人等功能。文中提供了使用Llama2LLM类的简单示例以展示这一应用。

除了持续增强大模型内在的知识储备、通用理解、逻辑推理和想象能力等，未来，我们也会不断丰富大模型的外延能力，例如知识库检索、计算工具、WolframAlpha、操作软件等。

我们首先集成了LangChain框架，可以更方便地基于Llama2开发文档检索、问答机器人和智能体应用等，关于LangChain的更多介绍参见LangChain。

LangChain

针对LangChain框架封装的Llama2 LLM类见examples/llama2_for_langchain.py，简单的调用代码示例如下：

from llama2_for_langchain import Llama2

# 这里以调用FlagAlpha/Atom-7B-Chat为例
llm = Llama2(model_name_or_path='FlagAlpha/Atom-7B-Chat')

while True:
    human_input = input("Human: ")
    response = llm(human_input)
    print(f"Llama2: {response}")