GLM-4-Flash免费：在线微调GLM-4-Flash + Function Calling搭建法律知识库

随着法律行业的数字化转型加速，构建一个智能化、高效能的法律知识库成为了提升法律工作效率、辅助法律决策的重要一环。GLM-4-Flash，作为一款优秀的大语言模型（LLM），通过其提供的在线微调服务，为法律知识库的搭建提供了灵活性和高效性。

本文将探讨GLM-4-Flash如何通过在线微调与Function Calling技术的结合，大语言模型GLM-4-Flash在法律知识库搭建中发挥关键作用。

一、GLM-4-Flash模型免费开放

GLM-4-Flash模型的免费开放尤为引人注目，为研究者与开发者提供了稀缺的算力资源，方便大家向更广泛、更深入的应用场景迈进。

GLM-4-Flash成为智谱AI首个免费API，零成本调用大模型。

二、在线微调GLM-4-Flash模型

传统的本地私有化部署，需要将大语言模型LLM（GLM-4-9B）高效地加载到系统中。比如，我们可以选择Xinference这类推理框架，它提供了灵活、高效的模型加载与推理能力。

与本地私有化部署大语言模型（GLM-4-9B）不同，GLM-4-Flash支持通过API接口进行在线微调。这种方式不仅简化了模型部署的复杂度，还使得模型能够实时适应法律领域的新知识和变化。

GLM-4-Flash的API接入

首先，需要注册并获取GLM-4-Flash的API访问权限，确保能够安全、稳定地接入模型服务。

法律领域特定数据集准备

收集并整理法律领域的特定数据集，包括最新的法律条文、案例判决、法律问题等，用于模型的在线微调。

GLM-4-Flash在线LoRA微调

通过GLM-4-Flash提供的在线微调界面，选择LoRA微调，设置，将准备好的数据集上传至服务器，并启动微调过程。在微调过程中，模型将学习法律领域的特定知识和模式，从而提升其在该领域的表现。

三、Function Calling技术结合法律案件检索

在法律知识库的实际应用中，Function Calling技术能够实现模型与用户之间的智能交互。通过定义特定的Function Calling接口，模型可以根据用户的问题自动检索相关法律案件，并给出针对性的回答。

接口定义

在GLM-4-Flash模型中定义Function Calling接口，用于接收用户输入的法律问题，并触发案件检索功能。

@app.route('/query_legal_case', methods=['POST'])  

def query_legal_case():  

    # 接收用户输入的法律问题  

    user_question = request.json.get('question')  



    # 调用GLM-4-Flash模型或其他服务进行案件检索（这里简化为直接调用函数）  

    retrieved_cases = search_legal_cases(user_question)  



    # 使用GLM-4-Flash或其他NLP技术生成回答  

    answer = generate_answer(retrieved_cases, user_question)  



    # 返回回答  

    return jsonify({'answer': answer})  



# 这里需要实现search_legal_cases和generate_answer函数  

# ...  



if __name__ == '__main__':  

    app.run(debug=True)

案件库集成

将法律案件数据库与GLM-4-Flash模型系统集成，确保模型能够实时访问并检索相关案例。

def search_legal_cases(question):  

    # 连接数据库  

    db_connection = get_database_connection()  



    # 基于问题内容构建查询（这里简化为示例）  

    query = build_query_from_question(question)  



    # 执行查询并获取结果  

    cases = db_connection.execute_query(query)  



    # 返回检索到的案例列表  

    return cases  



# 这里需要实现get_database_connection和build_query_from_question函数  

# ...

智能回答

在检索到相关法律案件后，GLM-4-Flash模型将结合案件内容和用户问题进行分析，生成准确、全面的回答。这些回答可以直接呈现给用户，帮助他们更好地理解法律问题和做出决策。

def generate_answer(cases, question):  

    # 对每个案例进行分析，提取关键信息  

    relevant_info = []  

    for case in cases:  

        info = extract_relevant_info(case, question)  

        relevant_info.append(info)  



    # 使用GLM-4-Flash对提取的信息和用户问题进行分析  

    # 这里简化为直接使用某个函数来生成回答  

    answer = synthesize_answer(relevant_info, question)  



    return answer  



# 这里需要实现extract_relevant_info和synthesize_answer函数  

# 注意：synthesize_answer可能需要与GLM-4-Flash进行交互  

# ...