1. 介紹
LangChain 是一個領(lǐng)先的框架，用于構(gòu)建由大型語言模型（LLM）驅(qū)動的應用程序。在這個框架內(nèi)，ChatGLM 作為一個重要的組件，為用戶提供了強大的雙語（中文-英文）對話功能。ChatGLM 基于通用的語言模型（GLM）框架，擁有數(shù)十億級別的參數(shù)，確保了其對話的流暢性和準確性。通過量化技術(shù)，用戶甚至可以在消費級顯卡上進行本地部署，大大降低了使用門檻。
隨著技術(shù)的不斷進步，ChatGLM 也推出了第二代版本，即 ChatGLM2-6B。它在保留了第一代模型優(yōu)點的基礎(chǔ)上，引入了更多新功能，如更好的性能、更長的上下文支持以及更高效的推理能力。這使得 ChatGLM2-6B 在處理復雜對話場景時更加游刃有余。
2. 使用說明
在使用 LangChain 與 ChatGLM 進行交互時，用戶需要了解幾個核心概念。首先是“鏈”的概念，在 LangChain 中，“鏈”不僅僅指單個 LLM 的調(diào)用，還包括一系列其他調(diào)用和工具集成。這為用戶提供了極大的靈活性，可以根據(jù)實際需求構(gòu)建各種復雜的應用程序。
此外，LangChain 還支持一系列核心模塊，如模型（Models）、提示（Prompts）、記憶（Memory）等。這些模塊共同構(gòu)成了 LangChain 強大的功能基礎(chǔ)。例如，通過提示（Prompts）模塊，用戶可以輕松地為 ChatGLM 提供上下文信息，從而引導模型生成更加符合預期的回復。
在實際使用過程中，用戶還需要注意 API 密鑰的設(shè)置以及環(huán)境變量的配置。這些都是確保 LangChain 與 ChatGLM 順利交互的重要步驟。
3. 代碼范例
下面是一個使用 LangChain 與 ChatGLM3-6B 進行交互的簡單代碼示例：文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-845952.html
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.schema.messages import AIMessage
from langchain_community.llms.chatglm3 import ChatGLM3
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
# 設(shè)置提示模板
template = """{question}"""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
# 配置 ChatGLM3 的訪問地址和其他參數(shù)
endpoint_url = "http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions"
messages = [
AIMessage(content="我將從美國到中國來旅游，出行前希望了解中國的城市"),
AIMessage(content="歡迎問我任何問題。"),
]
llm = ChatGLM3(
endpoint_url=endpoint_url,
max_tokens=80000,
prefix_messages=messages,
top_p=0.9,
)
# 構(gòu)建 LLM 鏈并與之交互
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)
response = llm_chain.predict(input="中國的首都是哪里？")
print(response)
在這個示例中，我們首先導入了必要的模塊和類，然后設(shè)置了提示模板和 ChatGLM3 的訪問參數(shù)。接著，我們構(gòu)建了一個 LLM 鏈，并通過調(diào)用其 predict 方法與 ChatGLM3 進行交互。最后，我們打印出了 ChatGLM3 生成的回復。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-845952.html
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