ChatGLM系列模型在LangChain中的应用:从ChatGLM到ChatGLM3的演进
引言
ChatGLM系列是由智谱AI和清华大学KEG实验室联合开发的开源对话语言模型,以其出色的中英双语能力和低资源部署门槛而广受欢迎。本文将介绍如何在LangChain框架中使用ChatGLM系列模型,包括ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B和最新的ChatGLM3-6B,探讨它们的特点和应用方法。
ChatGLM系列模型概述
ChatGLM-6B
ChatGLM-6B是基于General Language Model (GLM)框架的开源双语对话语言模型,拥有62亿参数。它的主要特点包括:
- 中英双语能力强
- 支持本地部署,资源要求低(INT4量化后仅需6GB显存)
- 对话流畅自然
ChatGLM2-6B
ChatGLM2-6B是ChatGLM-6B的第二代版本,在保留前代模型优点的基础上,引入了以下新特性:
- 性能显著提升
- 上下文理解能力增强
- 推理效率更高
ChatGLM3-6B
ChatGLM3-6B是ChatGLM系列的最新成员,作为ChatGLM3家族中的开源模型,它在前两代基础上进行了进一步优化:
- 多任务处理能力增强
- 指令遵循能力提升
- 幻觉问题得到改善
在LangChain中使用ChatGLM系列模型
安装依赖
首先,我们需要安装必要的依赖:
pip install -qU langchain langchain-community
ChatGLM3-6B的使用
以下是使用LangChain与ChatGLM3-6B进行文本生成的示例:
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.llms.chatglm3 import ChatGLM3
from langchain_core.messages import AIMessage
from langchain_core