HuggingChat:开源、自由、高效的生成式对话平台

文摘   2024-12-21 13:33   安徽  

生成式 AI 应用已经席卷全球。ChatGPT 或 Claude,帮助人们完成了以前无法实现的工作,极大地改变了人们的生活,让我们再也无法回到生成式应用出现之前的时代。


许多著名的产品模型曾被封锁在公司内部,因此社区非常感激 HuggingFace 的存在,它帮助将开源生成式 AI 带到大众面前。


Hugging Face 中托管着许多改变技术格局的出色模型,不过你知道可以使用 HuggingChat 轻松访问它吗?


本文将探讨我们为什么应该使用 HuggingChat 并了解该应用程序的各种功能。


让我们开始吧。


HuggingChat 是一个基于网页的聊天应用,允许用户与托管在 HuggingFace 上的多个开源模型进行对话。如果你熟悉 ChatGPT,那么你会发现,HuggingChat 的功能和界面也非常相似,只是在细节上有些不同。





聊天功能  



HuggingChat 的核心功能就是聊天对话。你可以输入任何问题或提示,模型将根据你的输入进行回答。通过这些对话,你可以快速获得想要的信息或帮助。



然而,HuggingChat 不仅仅局限于文本输入和输出。某些模型还支持网页搜索功能。只要你看到“Search Web”(搜索网页)的按钮,点击它,模型就会使用互联网信息来回答你的问题。



你还可以在设置部分更详细地控制聊天体验。如果你转到网站左下角,你可以看到设置。



不过你只能从应用程序设置中控制一些功能,但如果你想查看 HuggingChat 中的其他聊天功能,你可以随时向 HuggingFace 反馈。




模型选择  

 


如果你熟悉 ChatGPT 的界面,你会知道你可以切换不同的模型。在 HuggingChat 中,你也可以选择多种开源 LLM 模型来进行对话。你可以通过设置选项选择模型,甚至可以访问模型的详细信息,进一步了解每个模型的特点。



如你所见,我在写这篇文章时只有 9 种不同的模型可用。要了解有关模型的更多信息,你可以通过选择“Model”页面部分访问模型仓库。






自定义模型行为  



HuggingChat 还提供了一个强大的自定义功能。如果你希望模型按照特定的方式表现,你可以在设置中为模型添加系统提示。这些提示可以精确地告诉模型如何回应你的问题,确保它的行为更符合你的需求。


而且,即使某些模型已经有了默认的系统提示,你依然可以根据自己的需求进行调整和修改。





HuggingChat助手  




除了聊天功能,HuggingChat 还为用户提供了“助手”功能。助手是一些预定义的模型,它们经过特殊训练,可以执行特定的任务。你只需要选择你需要的助手,就可以轻松开始工作。



HuggingFace 和社区已经开发了多种助手,覆盖了各种不同的领域。你可以根据自己的需求选择适合的助手,甚至可以创建你自己的助手,进一步提升工作效率。


例如,我选择了其中一位助手,它带我进入聊天界面。



你可以访问设置以获取有关其说明和基本信息的更多详细信息。



如果你希望定制一个完全符合你需求的助手,HuggingChat也提供了非常方便的创建功能。只需点击“创建新助手”,填写相关信息,你就能迅速生成一个属于自己的助手,帮助你更高效地完成任务。




HuggingChat 工具:  




在 HuggingChat 中,工具功能同样不可忽视。工具是模型可以用来执行特定任务的应用程序。例如,生成图像、翻译文本等任务都可以通过工具来完成。



你可以看到工具名称和说明。如果你选择其中一个工具,则可以看到下面的信息。


你可以在“Tools”部分选择合适的工具,并在对话中启用它们。有些工具是需要激活的,一旦激活,模型就可以调用这些工具来完成任务。例如,通过图像生成工具,你可以请求模型生成一张图片。



例如,我要求模型生成一张图像,他们可以通过调用图像生成工具来实现。



除了使用已有的工具,HuggingChat 还允许你开发自己的工具。只需点击“Create new tool”按钮,按照指引设置工具的相关信息,就能将你的工具添加到平台上,供自己或他人使用。





结语  



HuggingChat 是一款功能强大的开源生成式对话平台,它不仅能帮助用户与 LLM 模型进行高效对话,还支持自定义助手和工具的创建与使用。无论是寻找特定的助手,还是使用先进的生成工具,HuggingChat 都能提供极大的便利。


随着生成式 AI 的不断发展,HuggingChat 为广大开发者和 AI 爱好者提供了一个自由、高效的平台。如果你还没有体验过,赶快来试试吧!相信它会为你的工作和创作带来更多可能性。


文章来源:PyTorch研习社




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