本文学习参考：datawhalechina/llm-universe: 本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/llm-universe/
一些可使用的大模型地址：
Claude 使用地址
PaLM 官方地址
Gemini 使用地址
文心一言使用地址
星火大模型使用地址
开源大模型：
1：Llama
LLaMA 开源地址：
LLaMA 系列模型是 Meta 开源的一组参数规模 从 7B 到 70B 的基础语言模型。LLaMA 于2023 年 2 月发布，2023 年 7 月发布了 LLaMA2 模型，并于 2024 年 4 月 18 日发布了 LLaMA3 模型。
2：Qwen
通义千问开源地址：
通义千问由阿里巴巴基于“通义”大模型研发，于 2023 年 4 月正式发布。2023 年 9 月，阿里云开源了 Qwen（通义千问）系列工作。2024 年 2 月 5 日，开源了 Qwen1.5（Qwen2 的测试版）。并于 2024 年 6 月 6 日正式开源了 Qwen2。 Qwen2 是一个 decoder-Only 的模型，采用 SwiGLU 激活、RoPE、GQA的架构。中文能力相对来说非常不错的开源模型。
目前，已经开源了 5 种模型大小：0.5B、1.5B、7B、72B 的 Dense 模型和 57B (A14B)的 MoE 模型；所有模型均支持长度为 32768 token 的上下文。并将 Qwen2-7B-Instruct 和 Qwen2-72B-Instruct 的上下文长度扩展至 128K token。
3：ChatGLM
ChatGLM 开源地址：
GLM 系列模型是清华大学和智谱 AI 等合作研发的语言大模型。2023 年 3 月 发布了 ChatGLM。6 月发布了 ChatGLM 2。10 月推出了 ChatGLM3。2024 年 1 月 16 日 发布了 GLM4，并于 2024 年 6 月 6 日正式开源。
GLM-4-9B-Chat 支持多轮对话的同时，还具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用（Function Call）和长文本推理（支持最大 128K 上下文）等功能。
开源了对话模型 GLM-4-9B-Chat、基础模型 GLM-4-9B、长文本对话模型 GLM-4-9B-Chat-1M（支持 1M 上下文长度）、多模态模型GLM-4V-9B 等全面对标 OpenAI
4：Baichuan
百川开源地址：
Baichuan 是由百川智能开发的开源可商用的语言大模型。其基于Transformer 解码器架构（decoder-only）。
2023 年 6 月 15 日发布了 Baichuan-7B 和 Baichuan-13B。百川同时开源了预训练和对齐模型，预训练模型是面向开发者的“基座”，而对齐模型则面向广大需要对话功能的普通用户。
Baichuan2 于 2023年 9 月 6 日推出。发布了 7B、13B 的 Base 和 Chat 版本，并提供了 Chat 版本的 4bits 量化。
2024 年 1 月 29 日 发布了 Baichuan 3。但是目前还没有开源。
RAG：检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）
RAG 是一个完整的系统，其工作流程可以简单地分为数据处理、检索、增强和生成四个阶段：
1：微调和RAG的对比:
提到rag肯定会提到langchian：
2：LangChain 主要由以下 6 个核心组件组成:
- 模型输入/输出（Model I/O）：与语言模型交互的接口
- 数据连接（Data connection）：与特定应用程序的数据进行交互的接口
- 链（Chains）：将组件组合实现端到端应用。比如后续我们会将搭建
检索问答链来完成检索问答。 - 记忆（Memory）：用于链的多次运行之间持久化应用程序状态；
- 代理（Agents）：扩展模型的推理能力。用于复杂的应用的调用序列；
- 回调（Callbacks）：扩展模型的推理能力。用于复杂的应用的调用序列；
langchain的结构：Langchain-rag小demo-CSDN博客
3：langchain的生态:
大模型开发：
实践：
1:首先建立一个虚拟环境然后拷贝项目
- 新建虚拟环境
conda create -n llm-universe python=3.10 - 激活虚拟环境
conda activate llm-universe - 在希望存储项目的路径下克隆当前仓库
git clone git@github.com:datawhalechina/llm-universe.git（下载的时候可能出现需要匹配秘钥：解决git@github.com: Permission denied (publickey). fatal: Could not read from remote repository. Pleas-CSDN博客，如果还是不行就用这个：git clone https://github.com/datawhalechina/llm-universe.git）
2：配置环境
在llm-universe下进行环境配置
pip install -r requirements.txt如果下载得很慢的话：
这里列出了常用的国内镜像源，镜像源不太稳定时，大家可以按需切换： 清华：Simple Index 阿里云：Simple Index 中国科技大学：Simple Index 华中科技大学：http://pypi.hustunique.com/simple/ 上海交通大学：https://mirror.sjtu.edu.cn/pypi/web/simple/ 豆瓣：http://pypi.douban.com/simple
Prompt：
具体来说，在使用 ChatGPT API 时，你可以设置两种 Prompt：一种是 System Prompt，该种 Prompt 内容会在整个会话过程中持久地影响模型的回复，且相比于普通 Prompt 具有更高的重要性；另一种是 User Prompt，这更偏向于我们平时提到的 Prompt，即需要模型做出回复的输入。
我们一般设置 System Prompt 来对模型进行一些初始化设定，例如，我们可以在 System Prompt 中给模型设定我们希望它具备的人设如一个个人知识库助手等。System Prompt 一般在一个会话中仅有一个。在通过 System Prompt 设定好模型的人设或是初始设置后，我们可以通过 User Prompt 给出模型需要遵循的指令。例如，当我们需要一个幽默风趣的个人知识库助手，并向这个助手提问我今天有什么事时，可以构造如下的 Prompt：
{
"system prompt": "你是一个幽默风趣的个人知识库助手，可以根据给定的知识库内容回答用户的提问，注意，你的回答风格应是幽默风趣的",
"user prompt": "我今天有什么事务？"
}通过如上 Prompt 的构造，我们可以让模型以幽默风趣的风格回答用户提出的问题。
使用 LLM API:
llm-universe/docs/C2/2. 使用 LLM API.md at main · datawhalechina/llm-universe (github.com)
例子：
文心一言----千帆 SDK
通过文心千帆平台调用文心一言 API，要去百度智能云获取AK和SK
1：创建.env文件
2：将密钥加载到环境变量中
import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
# 寻找并定位 .env 文件的路径
dotenv_path = find_dotenv()
if dotenv_path:
print(f"Found .env file at {dotenv_path}")
else:
print("No .env file found")
# 读取该 .env 文件，并将其中的环境变量加载到当前的运行环境中
load_dotenv(dotenv_path)
# 检查环境变量是否已经被加载
qianfan_ak = os.getenv('QIANFAN_AK')
qianfan_sk = os.getenv('QIANFAN_SK')
if qianfan_ak and qianfan_sk:
print(f"QIANFAN_AK: {qianfan_ak}")
print(f"QIANFAN_SK: {qianfan_sk}")
print("Environment variables loaded successfully.")
else:
print("Environment variables not found in the environment.")3：使用sdk封装一下，然后进行使用
import qianfan
def gen_wenxin_messages(prompt):
'''
构造文心模型请求参数 messages
请求参数：
prompt: 对应的用户提示词
'''
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
return messages
def get_completion(prompt, model="ERNIE-Bot", temperature=0.01):
'''
获取文心模型调用结果
请求参数：
prompt: 对应的提示词
model: 调用的模型，默认为 ERNIE-Bot，也可以按需选择 ERNIE-Bot-4 等其他模型
temperature: 模型输出的温度系数，控制输出的随机程度，取值范围是 0~1.0，且不能设置为 0。温度系数越低，输出内容越一致。
'''
chat_comp = qianfan.ChatCompletion()
message = gen_wenxin_messages(prompt)
resp = chat_comp.do(messages=message,
model=model,
temperature = temperature,
system="你是一名个人助理-小鲸鱼")
return resp["result"]
result = get_completion("你好，介绍一下你自己", model="Yi-34B-Chat")
print(result)备注：想要使用其他大模型的api可以参考：llm-universe/docs/C2/2. 使用 LLM API.md at main · datawhalechina/llm-universe (github.com)
