向量检索增强chatglm生成

**向量检索增强ChatGLM生成**

在最近几年，自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的进展。其中一个关键方面是开发出能够理解和生成人类语言的模型，如ChatGLM等。然而，目前这些模型仍然存在一些局限性，例如难以理解复杂的上下文或产生不符合实际场景的输出。

本文将探讨一种方法来增强ChatGLM生成能力：向量检索（Vector Retrieval）。这种方法通过使用向量表示法来捕捉和利用已有的知识，从而能够更好地理解复杂的上下文并产生更加准确的输出。

**背景**

ChatGLM是一种基于Transformer架构的语言模型，能够理解和生成人类语言。然而，它们仍然存在一些局限性，如难以理解复杂的上下文或产生不符合实际场景的输出。

向量检索是一种方法来捕捉和利用已有的知识。通过将输入数据转换为向量表示法，向量检索可以快速找到相关信息并进行分析。

**方法**

本节描述了增强ChatGLM生成能力的方法：

###1. 向量表示法首先，我们需要将输入数据转换为向量表示法。我们使用一个预训练好的语言模型（如BERT）来获取输入数据的向量表示法。

import torchfrom transformers import BertTokenizer, BertModel# 加载预训练好的语言模型tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 获取输入数据的向量表示法input_ids = tokenizer.encode("Hello, how are you?", return_tensors="pt")
outputs = model(input_ids)
vector = outputs.last_hidden_state[:,0, :]

import annoy# 加载预训练好的向量检索模型index = annoy.AnnoyIndex(768, 'euclidean', n_trees=100)

# 将向量表示法添加到索引中for i in range(len(vector)):
 index.add_item(i, vector[i].numpy())

# 构建索引index.build(10)

import torchfrom transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration# 加载预训练好的ChatGLM模型tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-base')
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-base')

# 获取输入数据的向量表示法input_ids = tokenizer.encode("Hello, how are you?", return_tensors="pt")
outputs = model(input_ids)
vector = outputs.last_hidden_state[:,0, :]

# 使用向量检索模型找到相关信息query_vector = vector.numpy()
index.nns_search(query_vector, k=10)

# 使用ChatGLM模型生成输出output = model.generate(input_ids, max_length=50)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))