[Feature]: 允许基础功能指定模型

core_functional.py

@@ -33,6 +33,8 @@ def get_core_functions():
             "AutoClearHistory": False,
             # [6] 文本预处理 （可选参数，默认 None，举例：写个函数移除所有的换行符）
             "PreProcess": None,
+            # [7] 模型选择 （可选参数。如不设置，则使用当前全局模型；如设置，则用指定模型覆盖全局模型。）
+            # "ModelOverride": "gpt-3.5-turbo", # 主要用途：强制点击此基础功能按钮时，使用指定的模型。
         },
 
 

request_llms/bridge_all.py

@@ -852,6 +852,13 @@ def decode(self, *args, **kwargs):
             AVAIL_LLM_MODELS += [azure_model_name]
 
 
+# -=-=-=-=-=-=--=-=-=-=-=-=--=-=-=-=-=-=--=-=-=-=-=-=-=-=
+# -=-=-=-=-=-=-=-=-=- ☝️ 以上是模型路由 -=-=-=-=-=-=-=-=-=
+# -=-=-=-=-=-=--=-=-=-=-=-=--=-=-=-=-=-=--=-=-=-=-=-=-=-=
+
+# -=-=-=-=-=-=--=-=-=-=-=-=--=-=-=-=-=-=--=-=-=-=-=-=-=-=
+# -=-=-=-=-=-=-= 👇 以下是多模型路由切换函数 -=-=-=-=-=-=-=
+# -=-=-=-=-=-=--=-=-=-=-=-=--=-=-=-=-=-=--=-=-=-=-=-=-=-=
 
 
 def LLM_CATCH_EXCEPTION(f):
@@ -888,13 +895,11 @@ def predict_no_ui_long_connection(inputs:str, llm_kwargs:dict, history:list, sys
     model = llm_kwargs['llm_model']
     n_model = 1
     if '&' not in model:
-
-        # 如果只询问1个大语言模型：
+        # 如果只询问“一个”大语言模型（多数情况）：
         method = model_info[model]["fn_without_ui"]
         return method(inputs, llm_kwargs, history, sys_prompt, observe_window, console_slience)
     else:
-
-        # 如果同时询问多个大语言模型，这个稍微啰嗦一点，但思路相同，您不必读这个else分支
+        # 如果同时询问“多个”大语言模型，这个稍微啰嗦一点，但思路相同，您不必读这个else分支
         executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
         models = model.split('&')
         n_model = len(models)
@@ -947,8 +952,26 @@ def mutex_manager(window_mutex, observe_window):
         res = '<br/><br/>\n\n---\n\n'.join(return_string_collect)
         return res
 
-
-def predict(inputs:str, llm_kwargs:dict, *args, **kwargs):
+# 根据基础功能区 ModelOverride 参数调整模型类型，用于 `predict` 中
+import importlib
+import core_functional
+def execute_model_override(llm_kwargs, additional_fn, method):
+    functional = core_functional.get_core_functions()
+    if 'ModelOverride' in functional[additional_fn]:
+        # 热更新Prompt & ModelOverride
+        importlib.reload(core_functional)
+        functional = core_functional.get_core_functions()
+        model_override = functional[additional_fn]['ModelOverride']
+        if model_override not in model_info:
+            raise ValueError(f"模型覆盖参数 '{model_override}' 指向一个暂不支持的模型，请检查配置文件。")
+        method = model_info[model_override]["fn_with_ui"]
+        llm_kwargs['llm_model'] = model_override
+        return llm_kwargs, additional_fn, method
+    # 默认返回原参数
+    return llm_kwargs, additional_fn, method
+
+def predict(inputs:str, llm_kwargs:dict, plugin_kwargs:dict, chatbot,
+            history:list=[], system_prompt:str='', stream:bool=True, additional_fn:str=None):
     """
     发送至LLM，流式获取输出。
     用于基础的对话功能。
@@ -967,6 +990,11 @@ def predict(inputs:str, llm_kwargs:dict, *args, **kwargs):
     """
 
     inputs = apply_gpt_academic_string_mask(inputs, mode="show_llm")
+
     method = model_info[llm_kwargs['llm_model']]["fn_with_ui"]  # 如果这里报错，检查config中的AVAIL_LLM_MODELS选项
-    yield from method(inputs, llm_kwargs, *args, **kwargs)
+
+    if additional_fn: # 根据基础功能区 ModelOverride 参数调整模型类型
+        llm_kwargs, additional_fn, method = execute_model_override(llm_kwargs, additional_fn, method)
+
+    yield from method(inputs, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt, stream, additional_fn)