PaperAgent 2024年09月05日
GLM-4-Flash宣布免费,Agentic RAG体验,让我觉着,真香!
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智谱AIBigModel开放平台GLM-4-Flash API免费,文章对其在RAG问答、多跳推理及问答生成微调方面的应用进行实测介绍。

🎈GLM-4-Flash在RAG问答中的应用:RAG问答由索引、检索、生成三个步骤组成。以事实类、归纳总结类等问答类型为例进行实测,如药明康德归母净利润预测、三七互娱海外发展战略等问题的回答。

🚀GLM-4-Flash用于AgenticRAG的多跳推理:以与第五交响曲创作于同一世纪的交通工具是什么为例,大模型需分两个子问题解决,通过相关工具获取信息并给出正确回答。

🎯GLM-4-Flash的问答生成微调:在大模型企业落地中,用RAG对客服场景FAQ数据集进行问答时,GLM-4-Flash支持私域数据微调,以药明康德归母净利润预测问题为例说明微调前后的效果。

原创 PaperAgent 2024-08-27 17:00 湖北

重大福利,今天(8⽉27⽇,智谱AI BigModel开放平台宣布:GLM-4-Flash API全部免费,再也不用担心没token了。

PaperAgent迫不及待的就最经典的LLM落地应用Agentic RAG以及问答生成微调来对GLM-4-Flash(128K)进行了第一手实测:

一、RAG问答

将RAG过程应用于问答的一个代表性实例。主要由3个步骤组成。

原生RAG问答流程(GLM-4-Flash)

从RAG问答常见的三种问答类型为例:

【案例说明】

多问题事实类型Query:  药明康德2022-2024年归母净利润预测分别是多少?

GLM-4-Flash回答:答案正确、溯源正确(来源于参考资料5)

根据已知信息,药明康德(603259)2022-2024年的净利润预测分别为:
- 2022年:80.29亿元- 2023年:99.05亿元- 2024年:127.56亿元
这些预测来源于参考材料[5]

输入:

归纳总结类型Query: 三七互娱未来公司在海外市场的发展战略是什么?

GLM-4-Flash回答:回答全面且具有概括性

三七互娱未来公司在海外市场的发展战略包括以下几点:
1. **持续发行优质游戏**:三七互娱将继续推出更多自研和代理游戏,如《云上城之歌》、《斗罗大陆:魂师对决》、《叫我大掌柜》等,以提升海外市场的知名度和收入。
2. **突破增长**:公司致力于在MMO、SLG、卡牌以及模拟经营四大赛道中深耕,以实现品类创新和迭代。
3. **储备更多游戏**:三七互娱海外发行储备了16款游戏,包括自研和代理产品,预计这些产品将助力公司未来在海外市场的持续增长。
4. **元宇宙布局**:公司正积极布局元宇宙,通过投资元宇宙上下游优质标的,与相关企业合作,并上线全国首个元宇宙游戏艺术馆,探索数字藏品与元宇宙社交领域的创新玩法。
5. **区域拓展**:未来,三七互娱将继续在日本、韩国等地发行游戏,扩大其海外市场覆盖范围。
6. **技术创新**:在流量经营核心优势上加码自研,进行品类创新迭代,以适应海外市场变化。
总体来看,三七互娱在海外市场的发展战略是多元化游戏发行、深耕特定游戏品类、布局元宇宙、持续技术创新以及区域市场拓展。

输入:

归纳总结类型Query: 兴齐眼药在眼科医疗领域的竞争对手有哪些?

GLM-4-Flash回答:参考资料无答案,按着指令要求回答了“未知”

未知

输入:

GLM-4-Flash使用指南

pip install --upgrade zhipuai
from zhipuai import ZhipuAIclient = ZhipuAI(api_key="") # 填写您自己的APIKeyresponse = client.chat.completions.create( model="glm-4-flash", # 填写需要调用的模型编码 messages=[ {"role": "user", "content": "作为一名营销专家,请为智谱开放平台创作一个吸引人的slogan"}, {"role": "assistant", "content": "当然,为了创作一个吸引人的slogan,请告诉我一些关于您产品的信息"} ],)print(response.choices[0].message)

二、Agentic RAG

RAG问答还常常遇到一些多跳推理问题,例如Query=“与第五交响曲创作于同一世纪的交通工具是什么?”,大模型(GLM-4-Flash)需要分两个子问题来解决:


GLM-4-Flash用于Agentic RAG

【案例说明】

多跳推理Query与第五交响曲创作于同一世纪的交通工具是什么?

GLM-4-Flash回答:工具识别正确、且参数提取正确

第一轮回答:Function(arguments='{"search_term": "第五交响曲创作年份"}', name='get_timeline_explorer')tool_answer: 第五交响曲是由德国作曲家路德维希·范·贝多芬创作的,完成于1808年。
第二轮回答:Function(arguments='{"time_period": "1808"}', name='transportation_evolution_archive')tool_answer: 19世纪初,以下是一些重要的交通工具发展:
1. 马车:虽然马车在19世纪初仍然普遍使用,但这一时期也见证了马车技术的改进,例如蒸汽动力马车的出现。
2. 蒸汽机车(蒸汽火车):1825年,乔治·斯蒂芬森设计的“旅行者号”蒸汽机车在斯托克顿和达灵顿铁路上进行了首次商业运行,标志着铁路运输时代的开始。
3. 蒸汽船:19世纪初,蒸汽船开始取代帆船,成为更高效的水上交通工具。例如,克莱门特·阿特金斯设计的“萨凡纳号”蒸汽船在1830年完成了从纽约到英国的航行。

输入:

tools = [    {        "type": "function",        "function": {            "name": "get_timeline_explorer",            "description": "通过输入年份或世纪,用户可以获取该时期内的重大历史发展,包括科学、技术、艺术和社会变革等方面的信息",            "parameters": {                "type": "object",                "properties": {                    "search_term": {                        "description": "用户输入的关键词,用于在历史时间线中搜索相关事件",                        "type": "string"                    }                },                "required": [ "search_term"]            },        }    },    {        "type": "function",        "function": {            "name": "transportation_evolution_archive",            "description": "交通工具发展数据库",            "parameters": {                "type": "object",                "properties": {                    "time_period": {                        "description": "用户可以指定一个年份,以查找该时间内发展的交通工具",                        "type": "string"                    }                },                "required": [ "time_period"]            },        }    },]messages = []messages.append({"role": "user", "content": "以下对话优先使用工具"})messages.append({"role""user", "content""与第五交响曲创作于同一世纪的交通工具是什么?"})response = client.chat.completions.create(    model="glm-4-flash",  # 填写需要调用的模型名称    messages=messages,    tools=tools,)print(response.choices[0].message)

三、问答生成微调

在大模型企业落地的时候经常会遇到有客户用RAG对一些客服场景的FAQ数据集进行问答,这里一个更好的选择是用大模型微调固定的QA对,刚好GLM-4-Flash也支持私域数据微调

GLM-4-Flash微调的4个主要步骤:

GLM-4-Flash训练完成

GLM-4-Flash部署完成

【案例说明】

微调后,GLM-4-Flash可以正确回答。

药明康德2022-2024年归母净利润预测分别是86.21亿元、94.29亿元、116.27亿元。

微调前,GLM-4-Flash因为训练数据时效性,是无法回答该问题的。

可以点击阅读原文体验~

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