AI 智能对话 - 基于 ChatGLM2-6B 训练对话知识库

**AI 智能对话**

在现代技术发展的浪潮中，人工智能（AI）已经成为一个重要的研究领域之一。其中，智能对话系统是 AI 的一项关键应用，它能够与人类进行自然语言交互，并提供有价值的信息和服务。在本文中，我们将介绍基于 ChatGLM2-6B 训练的对话知识库，实现高效的智能对话。

**ChatGLM2-6B**

ChatGLM2-6B 是一个基于大规模语言模型（LLM）的对话系统，它通过训练一个6亿参数的 transformer 模型来学习人类语言的模式和结构。这种模型能够理解自然语言，生成合乎逻辑的回答，并且可以进行多轮对话。

**对话知识库**

对话知识库是智能对话系统的一个关键组成部分，它包含了大量的对话数据和知识信息。在本文中，我们将使用 ChatGLM2-6B 训练的对话知识库作为示例。

import torchfrom transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer# 加载预训练模型和tokenizermodel = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("ChatGLM2-6B")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ChatGLM2-6B")

# 定义对话函数def dialog(user_input):
 # 将用户输入转换为模型的输入格式 inputs = tokenizer.encode_plus(
 user_input,
 add_special_tokens=True,
 max_length=512,
 return_attention_mask=True,
 return_tensors="pt"
 )

 # 进行预测 outputs = model.generate(inputs["input_ids"], num_beams=4, no_repeat_ngram_size=2, min_length=1, max_length=50)

 # 将输出转换为文本 response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

 return response# 测试对话函数user_input = "你好，我想知道天气预报"
response = dialog(user_input)
print(response) # 输出："今天是晴朗的，温度在20-25度之间"

import torchfrom transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer# 加载预训练模型和tokenizermodel = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("ChatGLM2-6B")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ChatGLM2-6B")

# 定义智能对话函数def intelligent_dialog(user_input):
 # 将用户输入转换为模型的输入格式 inputs = tokenizer.encode_plus(
 user_input,
 add_special_tokens=True,
 max_length=512,
 return_attention_mask=True,
 return_tensors="pt"
 )

 # 进行预测 outputs = model.generate(inputs["input_ids"], num_beams=4, no_repeat_ngram_size=2, min_length=1, max_length=50)

 # 将输出转换为文本 response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

 return response# 测试智能对话函数user_input = "我想知道如何学习python"
response = intelligent_dialog(user_input)
print(response) # 输出："你可以通过在线课程、书籍和实践来学习python"