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二、在線微調GLM-4-Flash模型

傳統的本地私有化部署，需要將大語言模型LLM（GLM-4-9B）高效地加載到系統中。比如，我們可以選擇Xinference這類推理框架，它提供了靈活、高效的模型加載與推理能力。

與本地私有化部署大語言模型（GLM-4-9B）不同，GLM-4-Flash支持通過API接口進行在線微調。這種方式不僅簡化了模型部署的復雜度，還使得模型能夠實時適應法律領域的新知識和變化。

GLM-4-Flash的API接入

首先，需要注冊并獲取GLM-4-Flash的API訪問權限，確保能夠安全、穩定地接入模型服務。

法律領域特定數據集準備

收集并整理法律領域的特定數據集，包括最新的法律條文、案例判決、法律問題等，用于模型的在線微調。

GLM-4-Flash在線LoRA微調

通過GLM-4-Flash提供的在線微調界面，選擇LoRA微調，設置，將準備好的數據集上傳至服務器，并啟動微調過程。在微調過程中，模型將學習法律領域的特定知識和模式，從而提升其在該領域的表現。

三、Function Calling技術結合法律案件檢索

在法律知識庫的實際應用中，Function Calling技術能夠實現模型與用戶之間的智能交互。通過定義特定的Function Calling接口，模型可以根據用戶的問題自動檢索相關法律案件，并給出針對性的回答。

接口定義

在GLM-4-Flash模型中定義Function Calling接口，用于接收用戶輸入的法律問題，并觸發案件檢索功能。

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

def query_legal_case():  

    # 接收用戶輸入的法律問題  

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



    # 調用GLM-4-Flash模型或其他服務進行案件檢索（這里簡化為直接調用函數）  

    retrieved_cases = search_legal_cases(user_question)  



    # 使用GLM-4-Flash或其他NLP技術生成回答  

    answer = generate_answer(retrieved_cases, user_question)  



    # 返回回答  

    return jsonify({'answer': answer})  



# 這里需要實現search_legal_cases和generate_answer函數  

# ...  



if __name__ == '__main__':  

    app.run(debug=True)

案件庫集成

將法律案件數據庫與GLM-4-Flash模型系統集成，確保模型能夠實時訪問并檢索相關案例。

def search_legal_cases(question):  

    # 連接數據庫  

    db_connection = get_database_connection()  



    # 基于問題內容構建查詢（這里簡化為示例）  

    query = build_query_from_question(question)  



    # 執行查詢并獲取結果  

    cases = db_connection.execute_query(query)  



    # 返回檢索到的案例列表  

    return cases  



# 這里需要實現get_database_connection和build_query_from_question函數  

# ...

智能回答

在檢索到相關法律案件后，GLM-4-Flash模型將結合案件內容和用戶問題進行分析，生成準確、全面的回答。這些回答可以直接呈現給用戶，幫助他們更好地理解法律問題和做出決策。

def generate_answer(cases, question):  

    # 對每個案例進行分析，提取關鍵信息  

    relevant_info = []  

    for case in cases:  

        info = extract_relevant_info(case, question)  

        relevant_info.append(info)  



    # 使用GLM-4-Flash對提取的信息和用戶問題進行分析  

    # 這里簡化為直接使用某個函數來生成回答  

    answer = synthesize_answer(relevant_info, question)  



    return answer  



# 這里需要實現extract_relevant_info和synthesize_answer函數  

# 注意：synthesize_answer可能需要與GLM-4-Flash進行交互  

# ...