LLM（大语言模型）、Chat 大模型和 Embedding 大模型是当前人工智能领域中常见的三种模型类型，它们在功能、用途和技术特点上存在显著差异。
- LLM 是通用的语言生成工具，适合各种文本处理任务。
- Chat 模型 是专门为对话场景优化的 LLM，更适合人机交互。
- Embedding 模型 提供了语义表示的能力，是许多检索和分析任务的核心组件。
根据具体的应用需求，可以选择单一模型或组合使用这三种模型，以实现最佳效果。
在实际应用中，这三种模型往往相互配合，形成更强大的系统。例如：
-
RAG 系统：
- 使用 Embedding 模型检索相关文档。
- 将检索结果传递给 LLM 或 Chat 模型生成最终答案。
-
对话系统：
- Chat 模型负责生成对话回复。
- Embedding 模型可以用于理解用户意图或检索相关背景知识。
-
内容创作：
- LLM 生成初步内容。
- Embedding 模型评估生成内容的质量或相关性。
# 导入必要的库
from dotenv import load_dotenv # 用于加载环境变量
import os # 用于操作文件路径# 获取当前文件所在的目录
current_dir = os.path.dirname(__file__)# 构建到 conf/.qwen 的相对路径
# 这里通过 os.path.join 拼接路径，确保跨平台兼容性
conf_file_path_qwen = os.path.join(current_dir, '..', 'conf', '.qwen')# 加载 .qwen 文件中的环境变量
# dotenv_path 参数指定了环境变量文件的路径
load_dotenv(dotenv_path=conf_file_path_qwen)def get_qwen_models():"""加载通义千问系列的大模型，包括 LLM、Chat 和 Embedding 模型。"""# 加载 LLM 大模型（语言生成模型）# 使用 Tongyi 类来实例化一个通义千问模型from langchain_community.llms.tongyi import Tongyillm = Tongyi(model="qwen-max", # 指定模型类型为 qwen-max，适合复杂任务temperature=0.1, # 控制输出的随机性，值越低越保守top_p=0.7, # 核采样参数，控制生成文本的多样性max_tokens=1024 # 最大生成的 token 数量)# 加载 Chat 大模型（对话模型）# 使用 ChatTongyi 类来实例化一个通义千问对话模型from langchain_community.chat_models import ChatTongyichat = ChatTongyi(model="qwen-max", # 指定模型类型为 qwen-max，适合高质量对话temperature=0.01, # 温度更低以获得更确定的回复top_p=0.2, # 控制对话生成的多样性max_tokens=1024 # 最大生成的 token 数量)# 加载 Embedding 大模型（嵌入模型）# 使用 DashScopeEmbeddings 类来实例化一个通义千问嵌入模型from langchain_community.embeddings import DashScopeEmbeddingsembed = DashScopeEmbeddings(model="text-embedding-v3" # 指定嵌入模型版本)# 返回加载的三个模型return llm, chat, embed1. LLM（大语言模型）
定义
LLM 是一种大规模的语言生成模型，通常基于 Transformer 架构，经过大量文本数据的训练，能够理解自然语言并生成高质量的文本。
特点
- 广泛的知识：通过海量文本数据训练，具备丰富的知识库。
- 多任务能力：可以完成多种任务，如文本生成、翻译、摘要、问答等。
- 上下文学习：支持零样本（zero-shot）、少样本（few-shot）和微调（fine-tuning）学习。
用途
- 文本生成：撰写文章、故事、邮件、代码等。
- 对话系统：提供智能客服、聊天机器人等。
- 内容创作：辅助写作、创意生成。
- 信息提取与分析：从文本中提取关键信息或生成总结。
- 科学研究：生成假设、论文草稿等。
示例
- OpenAI 的 GPT 系列（GPT-3、GPT-4）
- Alibaba Cloud 的 Qwen（通义千问）
- Google 的 PaLM 系列
2. Chat 大模型
定义
Chat 大模型是一种专门用于对话场景的大语言模型，通常是在通用 LLM 的基础上进一步优化，以适应对话交互的需求。
特点
- 对话优化：经过对话数据的额外训练，能够更好地理解和生成对话内容。
- 上下文记忆：能够记住对话历史，保持对话连贯性。
- 多轮交互：支持多轮对话，逐步深入地理解用户意图。
- 个性化：可以根据用户需求调整语气、风格等。
用途
- 智能客服：为企业提供高效的客户服务。
- 虚拟助手：如个人助理、智能家居控制。
- 教育辅导：为学生提供实时答疑和学习指导。
- 娱乐互动：如角色扮演、游戏 NPC 对话。
示例
- Qwen-Max、Qwen-Plus（通义千问系列中的对话优化版本）
- Meta 的 Llama 2 Chat
- Microsoft 的 Tay、Zo
3. Embedding 大模型
定义
Embedding 大模型是一种将文本、图像或其他数据转换为固定长度向量表示的模型，主要用于语义相似度计算和检索任务。
特点
- 高效表示：将复杂的数据结构映射到低维空间，保留语义信息。
- 快速检索：支持基于向量的相似性搜索，适用于大规模数据集。
- 无生成能力：不直接生成文本，但可以作为其他任务的基础组件。
用途
- 语义搜索：根据查询找到最相关的文档或段落。
- 推荐系统：计算用户兴趣与内容的相似度。
- 聚类分析：对文本或数据进行分组。
- 异常检测：识别与正常数据不同的异常点。
- RAG（检索增强生成）：结合 LLM 和 Embedding 模型，实现基于知识库的问答。
示例
- OpenAI 的
text-embedding-ada-002 - Alibaba Cloud 的 Qwen-VL（多模态嵌入模型）
- Hugging Face 的
sentence-transformers系列