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闻达:一个LLM调用平台。目标为针对特定环境的高效内容生成,同时考虑个人和中小企业的计算资源局限性,以及知识安全和私密性问题

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wenda-LLM/wenda

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闻达:一个大规模语言模型调用平台

本项目设计目标为实现针对特定环境的高效内容生成,同时考虑个人和中小企业的计算资源局限性,以及知识安全和私密性问题。为达目标,平台化集成了以下能力:

  1. 知识库:支持对接本地离线向量库本地搜索引擎、在线搜索引擎等。
  2. 多种大语言模型:目前支持离线部署模型有chatGLM-6B\chatGLM2-6BchatRWKVllama系列(不推荐中文用户)moss(不推荐)baichuan(需配合lora使用,否则效果差)Aquila-7BInternLM,在线API访问openai apichatGLM-130b api
  3. Auto脚本:通过开发插件形式的JavaScript脚本,为平台附件功能,实现包括但不限于自定义对话流程、访问外部API、在线切换LoRA模型。
  4. 其他实用化所需能力:对话历史管理、内网部署、多用户同时使用等。

交流QQ群:LLM使用和综合讨论群162451840;知识库使用讨论群241773574(已满,请去QQ频道讨论);Auto开发交流群744842245QQ频道

安装部署

各模型功能说明

功能 多用户并行 流式输出 CPU GPU 量化 外挂LoRa
chatGLM-6B/chatGLM2-6B 需安装编译器 预先量化和在线量化
RWKV torch 预先量化和在线量化
RWKV.cpp 可用指令集加速 预先量化
Baichuan-7B
Baichuan-7B (GPTQ) 预先量化
Aquila-7B 官方未实现
replit
chatglm130b api
openai api
llama.cpp 可用指令集加速 预先量化
llama torch 预先量化和在线量化
InternLM 在线量化

懒人包

百度云

https://pan.baidu.com/s/1idvot-XhEvLLKCbjDQuhyg?pwd=wdai

夸克

链接:https://pan.quark.cn/s/c4cb08de666e 提取码:4b4R

介绍

默认参数在6G显存设备上运行良好。最新版懒人版已集成一键更新功能,建议使用前更新。

使用步骤(以glm6b模型为例):

  1. 下载懒人版主体和模型,模型可以用内置脚本从HF下载,也可以从网盘下载。
  2. 如果没有安装CUDA11.8,从网盘下载并安装。
  3. 双击运行运行GLM6B.bat
  4. 如果需要生成离线知识库,参考 知识库

自行安装

PS:一定要看example.config.yml,里面对各功能有更详细的说明!!!

1.安装库

通用依赖:pip install -r requirements/requirements.txt 根据使用的 知识库进行相应配置

2.下载模型

根据需要,下载对应模型。

建议使用chatRWKV的RWKV-4-Raven-7B-v11,或chatGLM-6B。

3.参数设置

example.config.yml重命名为config.yml,根据里面的参数说明,填写你的模型下载位置等信息

Auto

auto功能通过JavaScript脚本实现,使用油猴脚本或直接放到autos目录的方式注入至程序,为闻达附加各种自动化功能。

Auto 开发函数列表

函数 (皆为异步调用) 功能 说明
send(s,keyword = "",show=true) 发送信息至LLM,返回字符串为模型返回值 s:输入模型文本;keyword:聊天界面显示文本;show:是否在聊天界面显示
add_conversation(role, content) 添加会话信息 role:'AI'、'user';content:字符串
save_history() 保存会话历史 对话完成后会自动保存,但手动添加的对话须手动保存
find(s, step = 1) 从知识库查找 返回json数组
find_dynamic(s,step=1,paraJson) 从动态知识库查找;参考闻达笔记Auto paraJson:{libraryStategy:"sogowx:3",maxItmes:2}
zsk(b=true) 开关知识库
lsdh(b=true) 开关历史对话 打开知识库时应关闭历史
speak(s) 使用TTS引擎朗读文本。 调用系统引擎
copy(s) 使用浏览器clipboard-write复制文本 需要相关权限

Auto 开发涉及代码段

在左侧功能栏添加内容:

func.push({
    name: "名称",
    question: async () => {
        let answer=await send(app.question)
        alert(answer)
    },
})

在下方选项卡添加内容:

app.plugins.push({ icon: 'note-edit-outline', url: "/static/wdnote/index.html" })

在指定RTST知识库查找:

find_in_memory = async (s, step, memory_name) => {
   response = await fetch("/api/find_rtst_in_memory", {
      method: 'post',
      body: JSON.stringify({
         prompt: s,
         step: step,
         memory_name: memory_name
      }),
      headers: {
         'Content-Type': 'application/json'
      }
   })
   let json = await response.json()
   console.table(json)
   app.zhishiku = json
   return json
}

上传至指定RTST知识库:

upload_rtst_zhishiku = async (title, txt,memory_name) => {
   response = await fetch("/api/upload_rtst_zhishiku", {
      method: 'post',
      body: JSON.stringify({
         title: title,
         txt: txt,
         memory_name: memory_name
      }),
      headers: { 'Content-Type': 'application/json' }
   })
   alert(await response.text())
}

保存指定RTST知识库:

save_rtst = async (memory_name) => {
   response = await fetch("/api/save_rtst_zhishiku", {
      method: 'post',
      body: JSON.stringify({
         memory_name: memory_name
      }),
      headers: { 'Content-Type': 'application/json' }
   })
   alert(await response.text())
}

访问SD_agent:

response = await fetch("/api/sd_agent", {
   method: 'post',
   body: JSON.stringify({
         prompt: `((masterpiece, best quality)), photorealistic,` + Q,
         steps: 20,
         // sampler_name: "DPM++ SDE Karras",
         negative_prompt: `paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, glans`
   }),
   headers: {
         'Content-Type': 'application/json'
   }
})
try {
   let json = await response.json()
   add_conversation("AI", '![](data:image/png;base64,' + json.images[0] + ")")
} catch (error) {
   alert("连接SD API失败,请确认已开启agents库,并将SD API地址设置为127.0.0.1:786")
}

部分内置 Auto 使用说明

文件名 功能
0-write_article.js 写论文:根据题目或提纲写论文
0-zsk.js 知识库增强和管理
face-recognition.js 纯浏览器端人脸检测:通过识别嘴巴开合,控制语音输入。因浏览器限制,仅本地或TLS下可用
QQ.js QQ机器人:配置过程见文件开头注释
block_programming.js 猫猫也会的图块化编程:通过拖动图块实现简单Auto功能
1-draw_use_SD_api.js 通过agents模块(见example.config.yml<Library>)调用Stable Diffusion接口绘图

以上功能主要用于展示auto用法,进一步能力有待广大用户进一步发掘。

auto例程

知识库

知识库原理是在搜索后,生成一些提示信息插入到对话里面,知识库的数据就被模型知道了。rtst模式计算语义并在本地数据库中匹配;fess模式(相当于本地搜索引擎)、bing模式均调用搜索引擎搜索获取答案。

为防止爆显存和受限于模型理解能力,插入的数据不能太长,所以有字数和条数限制,这一问题可通过知识库增强Auto解决。

正常使用中,勾选右上角知识库即开启知识库。

有以下几种方案:

  1. rtst模式,sentence_transformers+faiss进行索引,支持预先构建索引和运行中构建。
  2. bing模式,cn.bing搜索,仅国内可用
  3. bingsite模式,cn.bing站内搜索,仅国内可用
  4. fess模式,本地部署的fess搜索,并进行关键词提取

rtst模式

sentence_transformers+faiss进行索引、匹配,并连同上下文返回。目前支持txt和pdf格式。

支持预先构建索引和运行中构建,其中,预先构建索引强制使用cuda,运行中构建根据config.yml(复制example.config.yml)中rtst段的device(embedding运行设备)决定,对于显存小于12G的用户建议使用CPU

Windows预先构建索引运行:plugins/buils_rtst_default_index.bat

Linux直接使用wenda环境执行 python plugins/gen_data_st.py

需下载模型置于model文件夹,并将txt格式语料置于txt文件夹。

使用微调模型提高知识库回答准确性

闻达用户“帛凡”,训练并提供的权重合并模型和lora权重文件,详细信息见https://huggingface.co/fb700/chatglm-fitness-RLHF ,使用该模型或者lora权重文件,对比hatglm-6b、chatglm2-6b、百川等模型,在闻达知识库平台中,总结能力可获得显著提升。

模型

  1. GanymedeNil/text2vec-large-chinese 不再推荐,不支持英文且显存占用高
  2. moka-ai/m3e-base 推荐

fess模式

在本机使用默认端口安装fess后可直接运行。否则需修改config.yml(复制example.config.yml)中fess_host127.0.0.1:8080为相应值。FESS安装教程

知识库调试

清洗知识库文件

安装 utool 工具,uTools 是一个极简、插件化的桌面软件,可以安装各种使用 nodejs 开发的插件。您可以使用插件对闻达的知识库进行数据清洗。请自行安装以下推荐插件:

  • 插件“解散文件夹”,用于将子目录的文件移动到根目录,并删除所有子目录。
  • 插件“重复文件查找”,用于删除目录中的重复文件,原理是对比文件 md5。
  • 插件“文件批量重命名”,用于使用正则匹配和修改文件名,并将分类后的文件名进行知识库的分区操作。

模型配置

chatGLM-6B/chatGLM2-6B

运行:run_GLM6B.bat

模型位置等参数:修改config.yml(复制example.config.yml)。

默认参数在GTX1660Ti(6G显存)上运行良好。

chatRWKV

支持torch和cpp两种后端实现,运行:run_rwkv.bat

模型位置等参数:见config.yml(复制example.config.yml)。

torch

可使用内置脚本对模型量化,运行:cov_torch_rwkv.bat。此操作可以加快启动速度。

在安装vc后支持一键启动CUDA加速,运行:run_rwkv_with_vc.bat。强烈建议安装!!!

cpp

可使用内置脚本对torch版模型转换和量化。 运行:cov_ggml_rwkv.bat

设置strategy诸如"Q8_0->8"即支持量化在cpu运行,速度较慢,没有显卡或者没有nvidia显卡的用户使用。

注意:默认windows版本文件为AVX2,默认Liunx版本文件是在debian sid编译的,其他linux发行版本未知。

可以查看:saharNooby/rwkv.cpp,下载其他版本,或者自行编译。

Aquila-7B

  1. 运行pip install FlagAI。注意FlagAI依赖很多旧版本的包,需要自己编译,所以如果想基于python3.11运行或者想在一个环境同时跑其他模型,建议去下懒人包
  2. 运行:run_Aquila.bat

模型位置等参数:见config.yml(复制example.config.yml)。注意模型要在这里下:https://model.baai.ac.cn/model-detail/100101

基于本项目的二次开发

项目调用闻达的 api 接口实现类似于 new bing 的功能。 技术栈:vue3 + element-plus + ts

通过宏,调用闻达HTTP API Star History Chart

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