BigModel大模型开发平台
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。
GLM-4-Flash模型免费开放
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。
Xinference部署加载glm-chat模型
glm-chat推理
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。
GLM-4-Flash的API接入
- 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。
法律领域特定数据集准备
- 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。
GLM-4-Flash在线LoRA微调
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
# ...
四、 安全性与隐私保护
在利用GLM-4-Flash进行在线微调和Function Calling时， 安全性和隐私保护是不可忽视的重要环节。
- 数据加密：确保在数据传输和存储过程中采用加密技术，保护用户数据和法律案件信息的机密性。
- 访问控制：实施严格的访问控制策略，限制对模型服务和案件数据库的访问权限，防止未经授权的访问和数据泄露。
- 合规性审查：定期对模型服务和案件数据库进行合规性审查，确保符合相关法律法规的要求。
内容安全
智谱BigModel大模型开发平台免费⽀持2个并发，更多的是⽀持个⼈使⽤，如果需要使⽤API提供服务欢迎使⽤其他模型（GLM-4系列）。
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