Chroma + Ollama 搭建本地RAG应用

> 本文作者为 360 奇舞团前端开发工程师

本篇文章我们将基于Ollama本地运行大语言模型（LLM），并结合ChormaDB、Langchain来建立一个小型的基于网页内容进行本地问答的RAG应用。

概念介绍

先简单了解下这些术语：

LLM (A large language model) 是通过使用海量的文本数据集（书籍、网站等）训练出来的，具备通用语言理解和生成的能力。虽然它可以推理许多内容，但它们的知识仅限于特定时间点之前用于训练的数据。

LangChain 是一个用于开发由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序的框架。提供了丰富的接口、组件、能力简化了构建LLM应用程序的过程。

Ollama 是一个免费的开源框架，可以让大模型很容易的运行在本地电脑上。

RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种利用额外数据增强 LLM 知识的技术，它通过从外部数据库获取当前或相关上下文信息，并在请求大型语言模型（LLM）生成响应时呈现给它，从而解决了生成不正确或误导性信息的问题。

工作流程图解如下：

基于上述RAG步骤,接下来我们将使用代码完成它。

开始搭建

1. 依据Ollama使用指南完成大模型的本地下载和的运行。

# LLM
ollama pull llama3
# Embedding Model
ollama pull nomic-embed-text

2. 安装langchain、langchain-community、bs4

pip install langchain langchain-community bs4

3. 初始化langchain提供的Ollama对象

from langchain_community.llms import Ollama
from langchain.callbacks.manager import CallbackManager
from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler
# 1. 初始化llm, 让其流式输出
llm = Ollama(model="llama3", 
             temperature=0.1, 
             top_p=0.4, 
             callback_manager=CallbackManager([StreamingStdOutCallbackHandler()])
             )

temperature控制文本生成的创造性，为0时响应是可预测，始终选择下一个最可能的单词，这对于事实和准确性非常重要的答案是非常有用的。为 1时生成文本会选择更多的单词，会产生更具创意但不可能预测的答案。

top_p 或 核心采样 决定了生成时要考虑多少可能的单词。高top_p值意味着模型会考虑更多可能的单词，甚至是可能性较低的单词，从而使生成的文本更加多样化。

较低的temperature和较高的top_p，可以产生具有创意的连贯文字。由于temperature较低，答案通常具有逻辑性和连贯性，但由于top_p较高，答案仍然具有丰富的词汇和观点。比较适合生成信息类文本，内容清晰且能吸引读者。

较高的temperature和较低的top_p，可能会把单词以难以预测的方式组合在一起。生成的文本创意高，会出现意想不到的结果，适合创作。

4. 获取RAG检索内容并分块

#`BeautifulSoup'解析网页内容：按照标签、类名、ID 等方式来定位和提取你需要的内容
import bs4 
#Load HTML pages using `urllib` and parse them with `BeautifulSoup'
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
#文本分割
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
loader = WebBaseLoader(
    web_paths=("https://vuejs.org/guide/introduction.html#html",),
    bs_kwargs=dict(
        parse_only=bs4.SoupStrainer(
            class_=("content",),
            # id=("article-root",)
        )
    ),
)
docs = loader.load()
# chunk_overlap：分块的重叠部分
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
splits = text_splitter.split_documents(docs)

chunk_overlap：分块的重叠部分,重叠有助于降低将语句与与其相关的重要上下文分开的可能性。chunk_size：分块的大小，合理的分词设置会提高RAG的效果

1. 内容基于本地的词嵌入模型 nomic-embed-text 嵌入向量数据库中

# 向量嵌入 ::: conda install onnxruntime -c conda-forge
from langchain_community.vectorstores import Chroma
# 有许多嵌入模型
from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings
# 基于ollama运行嵌入模型 nomic-embed-text ：A high-performing open embedding model with a large token context window.
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits,
                                    embedding=OllamaEmbeddings(model="nomic-embed-text"))
# 相似搜索
# vectorstore.similarity_search("vue")

此处的嵌入模型也可以使用其他的比如llama3、mistral，但是在本地运行太慢了，它们和nomic-embed-text 一样不支持中文的词嵌入。如果想试试建立一个中文的文档库，可以试试 herald/dmeta-embedding-zh词嵌入的模型，支持中文。

ollama pull herald/dmeta-embedding-zh:latest

1. 设置Prompt规范输出

from langchain_core.prompts import PromptTemplate
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=['context', 'question'],
    template=
    """You are an assistant for question-answering tasks. Use the following pieces of retrieved context to answer the 
    question. you don't know the answer, just say you don't know 
    without any explanation Question: {question} Context: {context} Answer:""",
)

1. 基于langchain实现检索问答

from langchain.chains import RetrievalQA
# 向量数据库检索器
retriever = vectorstore.as_retriever()
 
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm,
    retriever=retriever,
    chain_type_kwargs={"prompt": prompt}
)
# what is Composition API？
question = "what is vue?"
result = qa_chain.invoke({"query": question})
 
# output
# I think I know this one! Based on the context, 
# Vue is a JavaScript framework for building user interfaces 
# that builds on top of standard HTML, CSS, and JavaScript. 
# It provides a declarative way to use Vue primarily in 
# low-complexity scenarios or for building full applications with 
# Composition API + Single-File Components.

如果我问的问题与文档无关它的回答是怎样呢？

question = "what is react?"
result = qa_chain.invoke({"query": question})

最终执行后输出了I don't know.。

构建用户界面

Gradio是一个用于构建交互式机器学习界面的Python库。Gradio使用非常简单。你只需要定义一个有输入和输出的函数，然后Gradio将自动为你生成一个界面。用户可以在界面中输入数据，然后观察模型的输出结果。

整合上述代码，构建可交互的UI：

import gradio as gr
from langchain_community.llms import Ollama
from langchain.callbacks.manager import CallbackManager
from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
 
def init_ollama_llm(model, temperature, top_p):
    return Ollama(model=model,
                  temperature=temperature,
                  top_p=top_p,
                  callback_manager=CallbackManager([StreamingStdOutCallbackHandler()])
                  )
 
def content_web(url):
    loader = WebBaseLoader(
        web_paths=(url,),
    )
    docs = loader.load()
    # chunk_overlap：分块的重叠部分,重叠有助于降低将语句与与其相关的重要上下文分开的可能性，
    # 设置了chunk_overlap效果会更好
    # 合理的分词会提高RAG的效果
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
    splits = text_splitter.split_documents(docs)
    return splits
 
def chroma_retriever_store_content(splits):
    # 基于ollama运行嵌入模型 nomic-embed-text ：A high-performing open embedding model with a large token context window.
    vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits,
                                        embedding=OllamaEmbeddings(model="nomic-embed-text"))
    return vectorstore.as_retriever()
 
def rag_prompt():
    return PromptTemplate(
        input_variables=['context', 'question'],
        template=
        """You are an assistant for question-answering tasks. Use the following pieces of retrieved context to answer the 
        question. you don't know the answer, just say you don't know 
        without any explanation Question: {question} Context: {context} Answer:""",
    )
 
def ollama_rag_chroma_web_content(web_url, question,temperature,top_p):
    llm = init_ollama_llm('llama3', temperature, top_p)
    splits = content_web(web_url)
    retriever = chroma_retriever_store_content(splits)
    qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=retriever, chain_type_kwargs={"prompt": rag_prompt()})
    return qa_chain.invoke({"query": question})["result"]
 
demo = gr.Interface(
    fn=ollama_rag_chroma_web_content,
    inputs=[gr.Textbox(label="web_url",value="https://vuejs.org/guide/introduction.html",info="爬取内容的网页地址"),
            "text",
            gr.Slider(0, 1,step=0.1),
            gr.Slider(0, 1,step=0.1)],
    outputs="text",
    title="Ollama+RAG Example",
    description="输入网页的URL，然后提问, 获取答案"
)
 
demo.launch()

运行后会输出网页地址Running on local URL: http://127.0.0.1:7860, 打开后效果如下：

参考

https://github.com/ollama/ollama

https://python.langchain.com/

https://partee.io/2022/08/11/vector-embeddings/

https://jalammar.github.io/illustrated-word2vec/

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