引言
在生成式AI的兴起中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）应用程序成为许多复杂任务的理想选择。使用RAG，您可以结合大型语言模型（LLM）的生成能力和高效的检索技术，实现智能信息处理。本指南将演示如何在本地搭建RAG应用程序，以便在您的笔记本电脑上运行。
主要内容
1. 什么是RAG？
RAG是一种结合信息检索和生成式AI的技术。利用检索系统从大量数据中提取相关信息，并结合生成模型创造出富有洞察力的结果，是提高生成结果准确性和相关性的重要方法。
2. 为何选择本地运行？
本地运行RAG具有许多优势，包括提高数据隐私、安全性，以及减少对网络连接的依赖。此外，利用项目如llama.cpp和Ollama，开发者可以在本地实现强大的LLM体验。
3. 环境设置
在本地运行RAG需要几个关键组件：
- LLM模型：选择合适的LLM模型，建议使用Ollama提供的
llama3.1:8b。 - 文本嵌入模型：例如
nomic-embed-text。 - 向量存储解决方案：使用Chroma作为向量存储方案。
安装必要的软件包
确保您的环境已经准备好处理本地嵌入、向量存储和推理：
# 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 via Chroma
%pip install -qU langchain_chroma
# 本地推理和嵌入 via Ollama
%pip install -qU langchain_ollama
4. 文档加载与处理
利用langchain中的工具从在线资源加载文档，并进行分割处理：
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)
5. 向量存储初始化
使用Ollama的嵌入模型将在本地向量存储中创建索引：
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)
代码示例
以下是一个完整的代码示例，用于使用本地模型执行问题回答：
from langchain_ollama import ChatOllama
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
model = ChatOllama(model="llama3.1:8b")
question = "What are the approaches to Task Decomposition?"
docs = vectorstore.similarity_search(question)
RAG_TEMPLATE = """
You are an assistant for question-answering tasks. Use the following pieces of retrieved context to answer the question. If you don't know the answer, just say that you don't know. Use three sentences maximum and keep the answer concise.
<context>
{context}
</context>
Answer the following question:
{question}"""
rag_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(RAG_TEMPLATE)
def format_docs(docs):
return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)
chain = (
RunnablePassthrough.assign(context=lambda input: format_docs(input["context"]))
| rag_prompt
| model
| StrOutputParser()
)
chain.invoke({"context": docs, "question": question})
常见问题和解决方案
常见挑战：
- 硬件限制：LLM的运行需要足够的计算资源。确保选择的模型能在您的硬件上高效运行。
- 访问限制：某些地区可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。
解决方案：
- 优化模型选择：根据硬件能力选择合适的模型配置。
- 使用API代理：如有必要，使用API代理服务来增强网络连接的稳定性。
总结和进一步学习资源
构建一个本地RAG应用程序并不复杂，但需要对其工作原理有深入理解。建议继续学习以下资源，以提高技术水平：
参考资料
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