超详细！python小白用langchain+chatgpt搭建自己业务聊天机器人_langchain训练自己的模型

背景

随着chatgpt的爆火，各种开源大模型以及聊天机器人开始涌现。最近公司也想训练一个具有公司业务特色的聊天机器人，类似一个客服的角色。本人是一个java开发，对python也不是很懂，顺便把这几天的摸索的心得记录下来，如有不对或者可以改进的地方，欢迎评论指出。

方案选型

首先，在众多的开源大模型里面我们选择了口碑较好，下载量和排名都靠前的vicuna。vicuna是一个可以自己训练的开源模型，关于它的搭建，比较推荐知乎上大模型也内卷，Vicuna训练及推理指南，效果碾压斯坦福羊驼这篇文章，按照这片文章一步一步来可以搭建起来。值得注意的是，如果要训练，一定要买英伟达A100 80G的显卡，如果是单卡的话，基于7B模型来训练的话，CPU内存要大于170G，同时采用文章中提到的offload的方式将训练数据保存在CPU内存。我是在阿里云上购买按时收费的A100实例，大概150元一个小时，最后通过dummy.json的方式微调模型，训练出来自己的业务模型，又将模型导出放到英伟达T4的机器上去运行。

vicuna这个方案确实可以训练出自己的模型并运行自己的业务聊天机器人。可能自己对机器学习这块涉及较少，训练出来的模型总是出现过拟合的情况。回答dummy.json内相关的问题还是很不错的，但是如果是跟这个json文件不相关的问题，它的回答也是文件内的答案。

这让人很头疼！

经过一番调研，最终决定用chatgpt-3.5的API来搭建。查了很多资料后，利用比较方便的langchain+gpt的方式能快速搭建一个自己的业务机器人，对于我这种python小白来说，还是很友好的，相关的博客、帖子也都挺多的。

环境介绍

1、本地windows环境搭建

操作系统：win11 64位

python版本：3.11.4

llama_index版本：0.5.27

langchain版本：0.0.216

一个可以使用的chatgpt的OPENAI_API_KEY

网络要求：能够访问外网的VPN（这里就各显神通了）

安装Python

首先就是要安装python，这个我在python官网直接下载的

打开python官网：Welcome to Python.org ，点击 “Download”下载最新python版本。

下载完成后自动弹出安装界面，我们直接选择lnstall Now安装路径，在安装时务必先把下方两个对勾打上。

        此时要注意默认安装路径在哪个位置！好在后面环境配置做好准备工作。

然后一直下一步，关于python的安装环境这里不再累述。

安装好python后 打开windows的cmd终端，输入python --version,出现如下显示说明环境变量也配好了。 

 

python装好后可能会遇到openssl相关的问题，这里要求安装了openssl1.1以上，可以百度一下。

开始搭建 

那么接下来，咱们就开始安装搭建聊天机器人的必要模块。

主要用到了两个python模块 llama_index 和langchain

用pip安装这些模块选的是阿里云的镜像源，关于pip配置永久配置阿里云源的方法百度上很多，我这里用以下命令临时指定安装即可：

pip install llama_index==0.5.27 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 

pip install langchain==0.0.216 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 

这两个安装好后其实基本上就可以了。我在本地电脑F盘新建了一个ai文件夹，用来存放python代码，然后在ai文件夹内新建app.py文件和docs文件夹。app.py文件为python脚本文件，实现调用langchain模块，并学习在docs文件夹下txt文件的知识。这里docs中txt文件的内容是今天的热搜新闻《女子不穿内裤试衣隔天要求退换遭拒》

app.py的文件内容如下：

from llama_index import SimpleDirectoryReader, GPTVectorStoreIndex, ServiceContext, LLMPredictor, PromptHelper, download_loader, StorageContext, load_index_from_storage
from langchain import OpenAI
import gradio as gr
import sys
import os
 
# 设置工作文件路径
os.chdir(r'F:\ai')  
 
#设置全局变量 OPENAI_API_KEY,从openAI管理后台获取
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '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'
 
index_file = "index.json"
 
 
### step1：读取内容文件 ######
def read_documents():
    documents = SimpleDirectoryReader('docs').load_data() 
    return documents
 
 
### step2: 构建索引 #######
def construct_index(refresh_index = False):
    
    max_input_size = 4096
    num_outputs = 2000
    max_chunk_overlap = 1.0
    chunk_size_limit = 600
    #prompt_helper = PromptHelper(max_input_size, num_outputs, max_chunk_overlap, chunk_size_limit=chunk_size_limit)
    
    #定义一个 LLM 模板
    llm_predictor = LLMPredictor(llm=OpenAI(temperature=0.7, model_name="gpt-3.5-turbo", max_tokens=2048))
 
    #配置 service 上下文
    service_context = ServiceContext.from_defaults(llm_predictor = llm_predictor)
 
    # 如果本地磁盘上有已经构建的索引 优先用本地索引
    persist_dir="index_dir"
    persist_file = persist_dir + "/vector_store.json"
    if not refresh_index and os.path.exists(persist_file):
        storage_context = StorageContext.from_defaults(persist_dir=persist_dir)
        index = load_index_from_storage(storage_context, service_context=service_context)
    else:
        #获取文档知识
        documents = read_documents()
        #build index
        index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(documents, service_context=service_context)
        # save index to disk
        index.storage_context.persist(persist_dir=persist_dir)
    return index
 
### step3: 查询索引 #########
def query_index(query_str):
    #获取索引文件
    index = construct_index()
    #查询引擎
    query_engine = index.as_query_engine()
    #查询问题
    response = query_engine.query(query_str)
    print(response)
    return response
 
query_index("女子不穿内裤试衣隔天要求退换遭拒");
 
 
 

然后运行python app.py后，打印出来gpt的回答如下：

 我们将问题改成“请用中文简单介绍下女子不穿内裤试衣事情来龙去脉”，下面是回答结果：

 看上去总结的还不错。到这里基本上就已经实现了将自己的专业知识灌输给chatGPT，来搭建自己的聊天机器人了。事实上我们的数据信息一般都不是txt文件的，而是存放在数据库的。当然llama_index提供的远不止文本连接器，还有很多的数据格式的解析器，包括PDF文件，PPT文件，具体可以在llamaHub上来找自己需要的连接器Llama Hub (llama-hub-ui.vercel.app)

因为我们公司的业务数据都是存在MySQL里的，所以我在这里使用了database连接器。读取了员工信息表的内容

# 从数据库读取文档信息方法
def _read_documents_from_db():
    DatabaseReader = download_loader('DatabaseReader')
    reader = DatabaseReader(
        scheme = "mysql",
        host = "rm-uf687684hm5oaouhgmo.mysql.rds.aliyuncs.com",
        port = "3306",
        user ="*****",
        password = "**********",
        dbname = "gpt-ai",
    )
 
    query = f"""
    select CONCAT('姓名：', name,' 工号：',jobnumber, ' 手机号：', mobile, ' 职位：', position, ' 部门：
', department_name, ' 入职时间：', left(hired_date, 10)) as text from om_org_employee where flag = 1 
    """
    documents = reader.load_data(query=query)
    return documents
 

特别提醒：用数据库连接的方式要特别注意数据泄露的可能性，虽然chatgpt协议里说调用API不会存储用来训练，在官网页面提问的会，还是自己决定吧。

然后为了能在页面上用交互的方式提问，我又引入了gradio组件，这个家伙相当方便，提供了各种自定义样式的输入和输出格式，还生成了一个可供别人在线访问的临时url。核心就是将我们的提问chatgpt的方法作为一个回调函数，然后将返回结果显示在页面的输出。

### 使用gradio页面模板嵌入查询引擎
iface = gr.Interface(fn=query_index,
                     inputs=[gr.Textbox(lines=7, label="请输入您的问题")],
                     outputs=gr.Textbox(lines=7, label="这是我的回答"),
                     title="有家GPT",description="<h3>我会将我知道的都告诉你</h3>")
 
iface.launch(share=True, server_port=9090,auth=("admin", "123456"))

改进后的app.py全部代码如下，里面的注释写的很清晰，在第一次学习到知识生成索引文件和启动后提问都是会消耗chatgpt的token的，所以在学习知识后我把索引文件存在本地，后续运行时候如果本地有索引文件，就不需要重新生成，可以直接读取。但是如果想学习新的知识，需要删除本地的索引文件，或者更改app.py里的代码。

from llama_index import SimpleDirectoryReader, GPTVectorStoreIndex, ServiceContext, LLMPredictor, PromptHelper, download_loader, StorageContext, load_index_from_storage
from langchain import OpenAI
import gradio as gr
import sys
import os
 
# 指定工作目录
os.chdir(r'/amo')
 
# 定义全局变量 OPENAI_API_KEY  
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '这里填你从chatgpt后台拿到的key'
 
index_file = "index.json"
 
# 从数据库读取文档信息方法
def _read_documents_from_db():
    DatabaseReader = download_loader('DatabaseReader')
    reader = DatabaseReader(
    	scheme = "mysql",
        host = "rm-uf687684hm5oaouhgmo.mysql.rds.aliyuncs.com",
        port = "3306",
        user ="*****",
        password = "*********",
        dbname = "gpt-ai",
    )
    
    query = f"""
    select CONCAT('姓名：', name,' 工号：',jobnumber, ' 手机号：', mobile, ' 职位：', position, ' 部门：', department_name, ' 入职时间：', left(hired_date, 10)) as text from om_org_employee where flag = 1 
    """
    documents = reader.load_data(query=query)
    return documents
 
### step1：读取内容文件 ######
def read_documents(read_source = 'docs'):
    if read_source == 'database':
        documents = _read_documents_from_db()
    else:
        documents = SimpleDirectoryReader('docs').load_data() 
    return documents
 
 
### step2: 构建索引 #######
def construct_index(refresh_index = False):
 
    
    
    max_input_size = 4096
    num_outputs = 2000
    max_chunk_overlap = 1.0
    chunk_size_limit = 600
    #prompt_helper = PromptHelper(max_input_size, num_outputs, max_chunk_overlap, chunk_size_limit=chunk_size_limit)
    
    #定义一个 LLM 模板
    llm_predictor = LLMPredictor(llm=OpenAI(temperature=0.8, model_name="gpt-3.5-turbo-0613", max_tokens=2048))
 
    #配置 service 上下文
    service_context = ServiceContext.from_defaults(llm_predictor = llm_predictor)
 
    # 如果本地磁盘上有已经构建的索引 优先用本地索引
    persist_dir="index_dir"
    persist_file = persist_dir + "/vector_store.json"
    if not refresh_index and os.path.exists(persist_file):
        storage_context = StorageContext.from_defaults(persist_dir=persist_dir)
        index = load_index_from_storage(storage_context, service_context=service_context)
    else:
        #获取文档知识
        documents = read_documents(read_source = 'database')
        #build index
        index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(documents, service_context=service_context)
        # save index to disk
        index.storage_context.persist(persist_dir=persist_dir)
    return index
 
### step3: 查询索引 #########
def query_index(query_str):
    #获取索引文件
    index = construct_index()
    #查询引擎
    query_engine = index.as_query_engine()
    #查询问题
    response = query_engine.query(query_str)
    print(response)
    return response
 
 
### step4: 使用gradio页面模板嵌入查询引擎
iface = gr.Interface(fn=query_index,
                     inputs=[gr.Textbox(lines=7, label="请输入您的问题")],
                     outputs=gr.Textbox(lines=7, label="这是我的回答"),
                     title="有家GPT",description="<h3>我会将我知道的都告诉你</h3>")
                    
iface.launch(share=True, server_port=9090,auth=("admin", "123456"))
 
 
 

好了,我们再次运行 python app.py

这里提示本地url已经生成了，但是share link（可以给别人在线访问的临时url）没有生成，这个是因为我本地windows环境的原因，在linux系统上不会有问题的。我们先用127.0.0.1:9090来访问，输入账号admin 密码123456

 完美！已成功在本地windows系统上搭建自己的业务聊天机器人。

linux服务器搭建

为了减少在服务器上翻墙的麻烦，特意买了一台临时的阿里云ECS海外服务器。

搭建和windows基本一样，先安装python3.11，然后用pip安装llama_index、langchain和gradio。如果要用mysql作为数据连接源的话还要安装mysqlclient。值得注意的是，安装mysqlclient时候坑你会报一些错误，然后就是一顿解决。

为此，我将服务器上搭建的环境全部打包成了一个docker镜像。推荐大家直接用我的镜像，运行docker容器。工作目录在/amo下面。运行容器后，进入/amo，然后执行python app.py。安装docker后详细步骤如下

1、下载镜像

docker pull meijiang/langchain-gpt:v1

2、运行容器

docker run -dt --name mygpt -p 9090:9090 meijiang/langchain-gpt:v1

3、查看容器id

docker ps 

4、进入容器

docker exec -it <你刚刚启动的容器id> bash

如下图，进入容器后再进入/amo目录，运行python app.py 就跟在windows上执行一样的步骤了。

 执行python app.py后可以访问在线gradio的链接体验。

 注意：容器内的数据库host和账号都已经失效，请更改成自己的数据库连接信息

大家也可以根据自己的情况，写一个Dockerfile,启动容器时候就运行python app.py和将app.py替换成自己的文件。

就写到这里，如果有不对的地方欢迎指正。