Langchain-Chatchat项目中GLM-4模型交互问题的分析与解决方案

问题背景

在使用Langchain-Chatchat项目时，部分开发者反馈当采用GLM-4-9B模型与bge-large-zh-v1.5嵌入模型组合时，系统在与用户界面交互过程中会出现输出内容混乱、不符合预期的现象。这一问题主要发生在MacOS环境下，使用GPU进行推理的场景中。

问题分析

经过技术分析，该问题主要源于以下几个方面：

1. 模型适配不完整：GLM-4作为较新的模型，其对话模板与之前的ChatGLM系列存在差异，但项目中的适配代码未能完全覆盖新版本特性。

2. 特殊标记处理不当：在解码阶段，特殊标记的处理方式可能导致输出内容混乱。

3. 对话历史格式不匹配：GLM-4对输入对话历史的格式要求与项目默认实现存在偏差。

解决方案

针对上述问题，我们提出以下技术解决方案：

1. 修改模型适配代码

在FastChat的model_chatglm.py文件中，需要为GLM-4添加专门的输入处理逻辑。具体实现是在模型类型判断中加入"glm-4"的条件分支，使用apply_chat_template方法正确处理对话历史。

2. 调整模型路径识别

在model_adapter.py文件中，扩展模型路径识别逻辑，确保能够正确识别GLM-4模型。修改条件判断语句，使其同时匹配"chatglm3"和"glm-4"关键词。

3. 规范权重目录命名

将模型权重目录统一命名为"chatglm-4-9b-chat"，保持命名一致性有助于系统正确加载模型配置。

4. 完善对话模板配置

在conversation.py中注册新的对话模板风格"CHATGLM4"，定义适合GLM-4的分隔符和特殊标记处理方式。这确保了模型能够按照预期格式处理输入输出。

5. 优化解码参数

在生成响应时，显式设置tokenizer的skip_special_tokens参数为True，避免特殊标记混入输出内容导致混乱。

实施步骤

1. 按照上述方案修改相关代码文件
2. 使用开发模式重新安装FastChat
3. 验证模型加载和对话功能
4. 测试不同场景下的输出质量

效果验证

实施上述修改后，GLM-4模型应能：

• 正确理解用户输入
• 生成连贯、符合上下文的回复
• 保持对话历史的一致性
• 避免输出无关的特殊标记

总结

通过系统性的代码适配和参数调整，可以有效解决Langchain-Chatchat项目中GLM-4模型的交互问题。这一解决方案不仅适用于当前版本，也为未来新模型的集成提供了参考模式。开发者在使用新型号语言模型时，应当注意检查模型特性与项目实现的匹配度，必要时进行针对性适配。