【限时免费】 项目实战：用chatglm-fitness-RLHF构建一个“智能健康咨询助手”，只需100行代码！...

项目实战：用chatglm-fitness-RLHF构建一个“智能健康咨询助手”，只需100行代码！

【免费下载链接】chatglm-fitness-RLHF 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/fb700/chatglm-fitness-RLHF

项目构想：我们要做什么？

在这个项目中，我们将利用chatglm-fitness-RLHF模型构建一个“智能健康咨询助手”。该助手能够根据用户输入的健康相关问题，提供专业、准确的健康建议或解答。例如：

• 输入：用户输入“如何预防感冒？”
• 输出：助手会生成详细的预防措施，如“保持室内通风、勤洗手、避免接触感冒患者等”。

功能特点

1. 自然语言交互：用户可以用自然语言提问，无需特定格式。
2. 多轮对话支持：支持连续提问，上下文理解能力强。
3. 专业健康建议：基于模型训练的健康数据，提供权威建议。

---

技术选型：为什么是chatglm-fitness-RLHF？

chatglm-fitness-RLHF模型在健康咨询和文档总结方面表现优异，以下是其核心亮点：

1. 强化训练数据：模型经过40万条高质量数据和30万条人类反馈数据训练，回答更加规范和专业。
2. 无限上下文支持：优化后的模型支持无限轮次对话，远超普通模型的4K或8K限制。
3. 性能优化：FP16运行时速度比原模型提升20%，支持多种量化方式（FP16、INT4、INT8）。
4. 兼容性强：可直接替换原版ChatGLM-6B模型，部署门槛低。

这些特性使其成为构建健康咨询助手的理想选择。

---

核心实现逻辑

1. 模型调用

我们将基于chatglm-fitness-RLHF的快速上手代码，加载模型和分词器，并实现对话功能。

2. Prompt设计

为了让模型更好地理解用户意图，我们设计了一个简单的Prompt模板：

用户：{用户输入}
助手：

通过这种方式，模型能够明确区分用户输入和助手的回答。

3. 多轮对话支持

利用模型的无限上下文能力，我们可以在对话中保留历史记录，实现多轮交互。

---

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，关键部分添加了详细注释：

import sys
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model_path = "fb700/chatglm-fitness-RLHF"  # 模型路径
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(model_path, device_map="auto").half().cuda()  # FP16模式

# 初始化对话历史
conversation_history = []

def chat(input_text):
    # 将用户输入添加到对话历史
    conversation_history.append(f"用户：{input_text}")
    
    # 拼接完整的Prompt
    prompt = "\n".join(conversation_history) + "\n助手："
    
    # 调用模型生成回答
    response = model.chat(
        tokenizer,
        prompt,
        max_length=256,
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
    )
    
    # 将助手回答添加到对话历史
    conversation_history.append(f"助手：{response}")
    
    return response

# 示例对话
print(chat("如何预防感冒？"))
print(chat("感冒了应该吃什么药？"))

代码说明

1. 模型加载：使用AutoModel和AutoTokenizer加载预训练模型和分词器。
2. 对话历史：通过conversation_history列表保存多轮对话上下文。
3. Prompt拼接：将用户输入和助手回答拼接为完整Prompt，确保上下文连贯。
4. 模型调用：使用model.chat方法生成回答，设置max_length限制生成文本长度。

---

效果展示与功能扩展

效果展示

输入：

如何预防感冒？

输出：

预防感冒的方法包括：保持室内通风、勤洗手、避免接触感冒患者、注意保暖、增强免疫力等。

功能扩展

1. 多语言支持：扩展模型支持多语言健康咨询。
2. 知识库集成：结合外部知识库，提供更详细的健康建议。
3. 用户个性化：根据用户历史提问，提供个性化健康方案。

---

通过这个项目，我们展示了如何利用chatglm-fitness-RLHF快速构建一个实用的健康咨询助手。希望这篇教程能激发你的创意，动手尝试更多有趣的应用！

【免费下载链接】chatglm-fitness-RLHF 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/fb700/chatglm-fitness-RLHF