构建本地RAG应用程序：实现完全离线的高效信息检索与生成

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构建本地RAG应用程序：实现完全离线的高效信息检索与生成

引言

在现代AI开发中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已经成为提高大型语言模型性能的重要技术之一。随着项目如llama.cpp、Ollama等的流行，在本地运行LLM（大型语言模型）变得越来越重要。本指南将展示如何在本地使用Ollama提供的LLaMA 3.1模型，构建一个完全离线的RAG应用程序。当然，您也可以选择其他本地提供商，例如LlamaCPP。

主要内容

环境设置

首先，我们需要设置Ollama。以下是简要步骤：

  1. 下载并运行其桌面应用程序。
  2. 从命令行中，从提供的选项列表中获取模型。本指南中，您需要：
    • 通用模型（如llama3.1:8b），使用命令ollama pull llama3.1:8b。
    • 文本嵌入模型（如nomic-embed-text），使用命令ollama pull nomic-embed-text。

安装完成后，所有模型会自动在localhost:11434上提供服务。接下来，安装本地嵌入、向量存储和推理所需的软件包：

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

# 本地向量存储使用Chroma
%pip install -qU langchain_chroma

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

文档加载和分割

我们将从Lilian Weng的一篇关于智能体的博客文章开始。

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nomic-embed-text模型创建向量存储：

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)

模型设置和测试

使用llama3.1:8b模型进行设置和测试：

from langchain_ollama import ChatOllama

model = ChatOllama(model="llama3.1:8b")

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

print(response_message.content)

使用链处理文本

通过链机制实现文档摘要：

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

  1. 模型选择与硬件兼容性问题：选择合适的模型需要考虑您的硬件能力，如果模型过大可能导致资源消耗过高。
  2. 网络限制的API调用问题：由于某些地区的网络限制，使用API代理服务可以提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过这篇指南，您已经了解如何使用本地组件构建RAG应用程序。如果您对RAG的深入主题感兴趣，可以查看以下资源：

  • 视频指南：利用LLaMA 3构建可靠的完全本地RAG代理
  • 视频指南：从头开始使用开源本地LLM构建纠正RAG
  • 概念指南：各种检索技术概览
  • 如何指南：更深入地探索RAG的不同具体细节
  • 本地运行模型：设置不同提供商的不同方法

参考资料

  • LLaMA 3.1官方文档
  • Langchain社区资源
  • Ollama使用指南

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