本文主要是介绍ChatPDF代码解读2，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
这段代码定义了一个名为`ChatPDF`的类，它结合了文本相似性模型和生成模型，用于处理和生成基于特定文档语料库的自然语言回答。以下是对代码的详细解读：
1. **导入依赖**：代码开始处导入了多个Python库，包括`argparse`（命令行参数解析）、`hashlib`（哈希函数）、`os`（操作系统功能）、`jieba`（中文分词）、`torch`（PyTorch深度学习框架）、`loguru`（日志记录）、`peft`（模型量化工具）等。
2. **定义模型类映射**：`MODEL_CLASSES`字典定义了不同类型生成模型的类映射，包括Bloom、ChatGLM、LLaMA、Baichuan和Auto模型。
3. **定义提示模板**：`PROMPT_TEMPLATE`是一个字符串模板，用于生成模型的输入提示，它包含了问题的上下文和查询。
4. **定义文本分割器**：`SentenceSplitter`类用于将长文本分割成小块，以便模型处理。它考虑了中文和英文的不同分词策略。
5. **定义ChatPDF类**：
- 类的初始化函数`__init__`接收多个参数，包括相似性模型、生成模型类型和路径、语料库文件、设备、量化选项等。
- `_init_gen_model`方法用于初始化生成模型，支持量化和PEFT（Prompt Engineering with Frozen Transformers）
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