LangChain+ChatGLM2-6B搭建知识库

ChatGLM2-6B 介绍

ChatGLM2-6B 在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，引入了如下新特性：

• 更强大的性能：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，全面升级了基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%）、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。

• 更长的上下文：基于 FlashAttention 技术，将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。
• 更高效的推理：基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。

• 更开放的协议：ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放，在获得官方的书面许可后，亦允许商业使用。

相比于初代模型，ChatGLM2-6B 多个维度的能力都取得了提升，以下是一些官方对比示例。

总的来说，看起来效果还不错，下面跟着树先生一起来试试水~

本文我将分 3 步带着大家一起实操一遍，并与之前 ChatGLM-6B 进行对比。

• ChatGLM2-6B 部署
• ChatGLM2-6B 微调
• LangChain + ChatGLM2-6B 构建个人专属知识库

ChatGLM2-6B 部署

这里我们还是白嫖阿里云的机器学习 PAI 平台，使用 A10 显卡，这部分内容之前文章中有介绍。

免费部署一个开源大模型 MOSS

环境准备好了以后，就可以开始准备部署工作了。

下载源码

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B

安装依赖

cd ChatGLM2-6B
# 其中 transformers 库版本推荐为 4.30.2，torch 推荐使用 2.0 及以上的版本，以获得最佳的推理性能
pip install -r requirements.txt

下载模型

# 这里我将下载的模型文件放到了本地的 chatglm-6b 目录下
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b $PWD/chatglm2-6b

参数调整

# 因为前面改了模型默认下载地址，所以这里需要改下路径参数
# 修改 web_demo.py 文件
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/mnt/workspace/chatglm2-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("/mnt/workspace/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()

# 如果想要本地访问，需要修改此处
demo.queue().launch(share=True, inbrowser=True, server_name='0.0.0.0', server_port=7860)

Web 模式启动

官方推荐用 Streamlit 启动会更流程一些，但受限于 PAI 平台没有分配弹性公网，所以还是用老的 gradio 启动吧。

python web_demo.py

ChatGLM2-6B 对比 ChatGLM-6B

先让 ChatGPT 作为考官，出几道题。

ChatGLM-6B 回答：

ChatGLM2-6B 回答：

明显可以看出，ChatGLM2-6B 相比于上一代模型响应速度更快，问题回答精确度更高，且拥有更长的（32K）上下文！

基于 P-Tuning 微调 ChatGLM2-6B

ChatGLM2-6B 环境已经有了，接下来开始模型微调，这里我们使用官方的 P-Tuning v2 对 ChatGLM2-6B 模型进行参数微调，P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%，再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法，最低只需要 7GB 显存即可运行。

安装依赖

# 运行微调需要 4.27.1 版本的 transformers
pip install transformers==4.27.1
pip install rouge_chinese nltk jieba datasets

禁用 W&B

# 禁用 W&B，如果不禁用可能会中断微调训练，以防万一，还是禁了吧
export WANDB_DISABLED=true

准备数据集

这里为了简化，我只准备了5条测试数据，分别保存为 train.json 和 dev.json，放到 ptuning 目录下，实际使用的时候肯定需要大量的训练数据。

{"content": "你好，你是谁", "summary": "你好，我是树先生的助手小6。"}
{"content": "你是谁", "summary": "你好，我是树先生的助手小6。"}
{"content": "树先生是谁", "summary": "树先生是一个程序员，热衷于用技术探索商业价值，持续努力为粉丝带来价值输出，运营公众号《程序员树先生》。"}
{"content": "介绍下树先生", "summary": "树先生是一个程序员，热衷于用技术探索商业价值，持续努力为粉丝带来价值输出，运营公众号《程序员树先生》。"}
{"content": "树先生", "summary": "树先生是一个程序员，热衷于用技术探索商业价值，持续努力为粉丝带来价值输出，运营公众号《程序员树先生》。"}

参数调整

修改 train.sh 和 evaluate.sh 中的 train_file、validation_file和test_file为你自己的 JSON 格式数据集路径，并将 prompt_column 和 response_column 改为 JSON 文件中输入文本和输出文本对应的 KEY。可能还需要增大 max_source_length 和 max_target_length 来匹配你自己的数据集中的最大输入输出长度。并将模型路径 THUDM/chatglm2-6b 改为你本地的模型路径。

1、train.sh 文件修改

PRE_SEQ_LEN=32
LR=2e-2
NUM_GPUS=1

torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc-per-node=$NUM_GPUS main.py \
    --do_train \
    --train_file train.json \
    --validation_file dev.json \
    --preprocessing_num_workers 10 \
    --prompt_column content \
    --response_column summary \
    --overwrite_cache \
    --model_name_or_path /mnt/workspace/chatglm2-6b \
    --output_dir output/adgen-chatglm2-6b-pt-$PRE_SEQ_LEN-$LR \
    --overwrite_output_dir \
    --max_source_length 128 \
    --max_target_length 128 \
    --per_device_train_batch_size 1 \
    --per_device_eval_batch_size 1 \
    --gradient_accumulation_steps 16 \
    --predict_with_generate \
    --max_steps 3000 \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate $LR \
    --pre_seq_len $PRE_SEQ_LEN \
    --quantization_bit 4

train.sh 中的 PRE_SEQ_LEN 和 LR 分别是 soft prompt 长度和训练的学习率，可以进行调节以取得最佳的效果。P-Tuning-v2 方法会冻结全部的模型参数，可通过调整 quantization_bit 来改变原始模型的量化等级，不加此选项则为 FP16 精度加载。

2、evaluate.sh 文件修改

PRE_SEQ_LEN=32
CHECKPOINT=adgen-chatglm2-6b-pt-32-2e-2
STEP=3000
NUM_GPUS=1

torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc-per-node=$NUM_GPUS main.py \
    --do_predict \
    --validation_file dev.json \
    --test_file dev.json \
    --overwrite_cache \
    --prompt_column content \
    --response_column summary \
    --model_name_or_path /mnt/workspace/chatglm2-6b \
    --ptuning_checkpoint ./output/$CHECKPOINT/checkpoint-$STEP \
    --output_dir ./output/$CHECKPOINT \
    --overwrite_output_dir \
    --max_source_length 128 \
    --max_target_length 128 \
    --per_device_eval_batch_size 1 \
    --predict_with_generate \
    --pre_seq_len $PRE_SEQ_LEN \
    --quantization_bit 4

CHECKPOINT 实际就是 train.sh 中的 output_dir。

训练

bash train.sh

5 条数据大概训练了 50 分钟左右。

推理

bash evaluate.sh

执行完成后，会生成评测文件，评测指标为中文 Rouge score 和 BLEU-4。生成的结果保存在 ./output/adgen-chatglm2-6b-pt-32-2e-2/generated_predictions.txt。我们准备了 5 条推理数据，所以相应的在文件中会有 5 条评测数据，labels 是 dev.json 中的预测输出，predict 是 ChatGLM2-6B 生成的结果，对比预测输出和生成结果，评测模型训练的好坏。如果不满意调整训练的参数再次进行训练。

{"labels": "你好，我是树先生的助手小6。", "predict": "你好，我是树先生的助手小6。"}
{"labels": "你好，我是树先生的助手小6。", "predict": "你好，我是树先生的助手小6。"}
{"labels": "树先生是一个程序员，热衷于用技术探索商业价值，持续努力为粉丝带来价值输出，运营公众号《程序员树先生》。", "predict": "树先生是一个程序员，热衷于用技术探索商业价值，持续努力为粉丝带来价值输出，运营公众号《程序员树先生》。"}
{"labels": "树先生是一个程序员，热衷于用技术探索商业价值，持续努力为粉丝带来价值输出，运营公众号《程序员树先生》。", "predict": "树先生是一个程序员，热衷于用技术探索商业价值，持续努力为粉丝带来价值输出，运营公众号《程序员树先生》。"}
{"labels": "树先生是一个程序员，热衷于用技术探索商业价值，持续努力为粉丝带来价值输出，运营公众号《程序员树先生》。", "predict": "树先生是一个程序员，热衷于用技术探索商业价值，持续努力为粉丝带来价值输出，运营公众号《程序员树先生》。"}

部署微调后的模型

这里我们先修改 web_demo.sh 的内容以符合实际情况，将 pre_seq_len 改成你训练时的实际值，将 THUDM/chatglm2-6b 改成本地的模型路径。

PRE_SEQ_LEN=32

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 web_demo.py \
    --model_name_or_path /mnt/workspace/chatglm2-6b \
    --ptuning_checkpoint output/adgen-chatglm2-6b-pt-32-2e-2/checkpoint-3000 \
    --pre_seq_len $PRE_SEQ_LEN

然后再执行。

bash web_demo.sh

结果对比

原始模型

微调后模型

LangChain + ChatGLM2-6B 构建知识库

LangChain 知识库技术原理

目前市面上绝大部分知识库都是 LangChain + LLM + embedding 这一套，实现原理如下图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到 prompt 中 -> 提交给 LLM 生成回答。

从上面就能看出，其核心技术就是向量 embedding，将用户知识库内容经过 embedding 存入向量知识库，然后用户每一次提问也会经过 embedding，利用向量相关性算法（例如余弦算法）找到最匹配的几个知识库片段，将这些知识库片段作为上下文，与用户问题一起作为 promt 提交给 LLM 回答，很好理解吧。一个典型的 prompt 模板如下：

"""
已知信息：
{context} 

根据上述已知信息，简洁和专业的来回答用户的问题。如果无法从中得到答案，请说 “根据已知信息无法回答该问题” 或 “没有提供足够的相关信息”，不允许在答案中添加编造成分，答案请使用中文。 
问题是：{question}
"""

更多关于向量 embedding 的内容可以参考我之前写的一篇文章。

ChatGPT 引爆向量数据库赛道

项目部署

下载源码

git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.git

安装依赖

cd langchain-ChatGLM
pip install -r requirements.txt

下载模型

# 安装 git lfs
git lfs install

# 下载 LLM 模型
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b $PWD/chatglm2-6b

# 下载 Embedding 模型
git clone https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese $PWD/text2vec

# 模型需要更新时，可打开模型所在文件夹后拉取最新模型文件/代码
git pull

参数调整

模型下载完成后，请在 configs/model_config.py 文件中，对embedding_model_dict和llm_model_dict参数进行修改。

embedding_model_dict = {
    "ernie-tiny": "nghuyong/ernie-3.0-nano-zh",
    "ernie-base": "nghuyong/ernie-3.0-base-zh",
    "text2vec-base": "shibing624/text2vec-base-chinese",
    "text2vec": "/mnt/workspace/text2vec",
    "m3e-small": "moka-ai/m3e-small",
    "m3e-base": "moka-ai/m3e-base",
}

llm_model_dict = {
    ...
    "chatglm2-6b": {
        "name": "chatglm2-6b",
        "pretrained_model_name": "/mnt/workspace/chatglm2-6b",
        "local_model_path": None,
        "provides": "ChatGLM"
    },
    ...
}

# LLM 名称改成 chatglm2-6b
LLM_MODEL = "chatglm2-6b"

项目启动

Web 模式启动

python webui.py

如果报了这个错：

升级下 protobuf 即可。

pip install --upgrade protobuf==3.19.6

启动成功！

模型配置

上传知识库

基于 ChatGLM2-6B 的知识库问答

定制 UI

由于 LangChain 项目更新了接口，树先生之前开发的定制 UI 也同步更新进行了适配。

选择知识库

基于知识库问答

显示答案来源

好了，这一篇还挺长的，不过很多内容之前文章中都有提到，相当于是一篇 LangChain + LLM + embedding 构建知识库的总结篇了，大家收藏好这一篇就行了~

LangChain+ChatGLM2-6B搭建知识库

ChatGLM2-6B 介绍

ChatGLM2-6B 部署

下载源码

安装依赖

下载模型

参数调整

Web 模式启动

ChatGLM2-6B 对比 ChatGLM-6B

基于 P-Tuning 微调 ChatGLM2-6B

安装依赖

禁用 W&B

准备数据集

参数调整

1、train.sh 文件修改

2、evaluate.sh 文件修改

训练

推理

部署微调后的模型

结果对比

原始模型

微调后模型

LangChain + ChatGLM2-6B 构建知识库

LangChain 知识库技术原理

项目部署

项目启动

定制 UI

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