构建本地RAG应用程序：一站式指南

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引言

随着边缘计算和隐私需求的崛起，在本地运行大型语言模型（LLM）变得越来越重要。通过整合检索-增强生成（RAG）技术，开发者可以在不依赖远程服务器的情况下创建强大的本地应用程序。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Ollama 和 LangChain 构建一个本地 RAG 应用程序。

主要内容

设置环境

首先，我们需要设置 Ollama 以便在本地运行 LLaMA 模型。具体步骤如下：

  1. 下载并运行他们的桌面应用程序。
  2. 通过命令行从此选项列表中提取模型。例如，使用以下命令下载通用模型 llama3.1:8b： 
    ollama pull llama3.1:8b
  3. 同样，下载一个文本嵌入模型，比如 nomic-embed-text： 
    ollama pull nomic-embed-text
  4. 确保应用程序正在本地主机上运行（localhost:11434）。

接下来，安装必要的Python包：

# 文档加载，检索方法和文本分割
%pip install -qU langchain langchain_community

# 本地向量存储通过 Chroma
%pip install -qU langchain_chroma

# 本地推理和嵌入通过 Ollama
%pip install -qU langchain_ollama

文档加载

现在我们来加载和分割示例文档。以下是 Lilian Weng 的一篇关于 Agent 的博文的示例代码：

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)

向量存储初始化

接下来，初始化向量存储以便进行检索。以下是使用 Ollama 的代码示例：

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_ollama import OllamaEmbeddings

local_embeddings = OllamaEmbeddings(model="nomic-embed-text") # 使用API代理服务提高访问稳定性
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=all_splits, embedding=local_embeddings)

模型配置与测试

我们使用 Ollama 的 llama3.1:8b 模型设置，并测试其性能：

from langchain_ollama import ChatOllama

model = ChatOllama(model="llama3.1:8b") # 使用API代理服务提高访问稳定性

response_message = model.invoke("Simulate a rap battle between Stephen Colbert and John Oliver")
print(response_message.content)

常见问题和解决方案

  1. 模型加载失败：确保已正确下载模型，并且 Ollama 应用正在运行。如果在特定区域网络限制下访问不稳定，请考虑使用 API 代理服务。
  2. 向量存储检索不佳：尝试调整嵌入模型或向量存储的参数以优化检索效果。

总结和进一步学习资源

通过本地工具链构建 RAG 应用程序提供了极大的灵活性和控制力。为了更深入地理解和应用此技术，您可以参考以下资源：

参考资料

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