ChatGLM3-6B-128K基础教程：多轮对话与Function Call使用
1. 快速了解ChatGLM3-6B-128K
ChatGLM3-6B-128K是ChatGLM系列的最新成员，专门针对长文本处理场景进行了优化。相比标准版的ChatGLM3-6B，这个版本能够处理长达128K的上下文内容，特别适合需要分析或生成长篇文档的场景。
这个模型主要做了两方面的改进：
- 更新了位置编码方式，使其更适合长文本处理
- 采用了专门针对长文本的训练方法
如果你主要处理8K以内的文本，标准版的ChatGLM3-6B可能更合适。但如果你的工作需要处理更长的文档，比如技术手册、学术论文或长篇报告，128K版本会是更好的选择。
2. 通过Ollama快速部署
2.1 访问Ollama模型库
首先打开Ollama的模型库界面，你会看到各种可用的AI模型。在搜索框中输入"chatglm3"可以快速找到我们要用的模型。
2.2 选择正确的模型版本
在模型列表中，找到并选择"EntropyYue/chatglm3"这个版本。这是专门为Ollama平台优化的ChatGLM3-6B-128K实现。
2.3 开始使用模型
选择好模型后，页面下方会出现一个输入框。你可以在这里输入问题或指令，模型会立即给出回答。第一次使用时，系统可能需要几分钟来加载模型。
3. 多轮对话实战
ChatGLM3-6B-128K的一个强大功能是能够记住对话历史，进行连贯的多轮交流。让我们通过一个实际例子来看看如何使用这个功能。
3.1 基础对话示例
假设你想了解机器学习的基础知识，可以这样开始：
用户：什么是机器学习？ ChatGLM：机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机能够从数据中学习规律，而不需要显式编程...3.2 深入追问
接着你可以基于模型的回答继续提问：
用户：能详细解释一下监督学习和无监督学习的区别吗？ ChatGLM：监督学习需要标注数据，就像有老师指导的学生...3.3 上下文保持
模型会自动记住之前的对话内容，你可以自然地引用之前的讨论：
用户：刚才提到的监督学习，能举个例子说明它在实际中的应用吗？ ChatGLM：比如垃圾邮件过滤系统就是一个典型的监督学习应用...4. Function Call功能详解
Function Call是ChatGLM3-6B-128K的一项重要功能，它允许模型调用外部工具或API来完成特定任务。
4.1 基本使用方式
要使用Function Call，你需要在提示中明确说明：
用户：请查询北京明天的天气 ChatGLM：<|startofthink|>{"function":"weather_query","parameters":{"location":"北京","date":"明天"}}<|endofthink|>4.2 实际应用案例
假设我们有一个查询股票价格的函数，可以这样使用：
用户：帮我查一下苹果公司最新的股价 ChatGLM：<|startofthink|>{"function":"stock_price","parameters":{"company":"AAPL"}}<|endofthink|>4.3 多步骤Function Call
模型还能组合多个函数调用完成复杂任务：
用户：我想知道北京明天是否适合户外活动 ChatGLM：<|startofthink|>{"function":"weather_query","parameters":{"location":"北京","date":"明天"}}<|endofthink|> <|startofthink|>{"function":"activity_suggestion","parameters":{"weather_data":"[上面查询结果]"}}<|endofthink|>5. 长文本处理技巧
5.1 输入长文档的方法
处理长文本时，建议分段输入：
用户：请分析以下文档：[第一部分内容] ChatGLM：理解了第一部分内容，主要讲了... 用户：继续分析：[第二部分内容] ChatGLM：结合前文，这部分内容补充了...5.2 提取关键信息
可以让模型帮你总结长文档：
用户：这篇论文很长，能否提取三个最重要的观点？ ChatGLM：1. 第一个重要观点... 2. 第二个... 3. 第三个...5.3 跨文档分析
模型可以比较多个文档：
用户：比较文档A和文档B的主要区别 ChatGLM：文档A强调...而文档B则认为...6. 常见问题解答
6.1 模型响应慢怎么办？
- 检查网络连接是否稳定
- 确保选择了正确的模型版本
- 复杂的查询可能需要更多处理时间
6.2 Function Call不工作？
- 确认提示格式完全正确
- 检查函数名称和参数是否准确
- 确保外部服务可用
6.3 如何提高回答质量？
- 提供更清晰的指令
- 对于复杂问题，尝试分解成多个小问题
- 使用示例说明你期望的回答格式
7. 总结
ChatGLM3-6B-128K通过Ollama平台提供了便捷的访问方式，特别适合需要处理长文本和多轮对话的场景。它的Function Call功能为自动化工作流提供了强大支持。
记住这些关键点：
- 对于超过8K的文本处理，选择128K版本
- 多轮对话时，模型会自动保持上下文
- Function Call需要严格按照指定格式使用
- 长文档建议分段处理效果更好
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