大模型 搭建知识库 RAG_基于rag的知识库

介绍

LLM具有强大的语言理解和生成能力，当下存在一些局限性，失效受制、专业能力有限和定制成本高。有两种开发范式RAG（实时更新）和Finetune（个性化微调）。
RAG 检索增强生成

基于langchain搭建rag应用

构建向量数据库

搭建知识库助手


基于gradio的web部署

基础作业-复现知识库助手搭建过程

进入 conda 环境之后，使用以下命令从本地一个已有的 pytorch 2.0.1 的环境，然后使用以下命令激活环境

bash
/root/share/install_conda_env_internlm_base.sh InternLM
conda activate InternLM
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在环境中安装运行 demo 所需要的依赖

python -m pip install --upgrade pip
pip install modelscope==1.9.5
pip install transformers==4.35.2
pip install streamlit==1.24.0
pip install sentencepiece==0.1.99
pip install accelerate==0.24.1
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模型下载

mkdir -p /root/data/model/Shanghai_AI_Laboratory
cp -r /root/share/temp/model_repos/internlm-chat-7b /root/data/model/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b
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在已完成 InternLM 的部署基础上，还需要安装LangChain 依赖包

pip install langchain==0.0.292
pip install gradio==4.4.0
pip install chromadb==0.4.15
pip install sentence-transformers==2.2.2
pip install unstructured==0.10.30
pip install markdown==3.3.7
pip install -U huggingface_hub
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通过huggingface下载开源词向量模型 Sentence Transformer

下载 NLTK 相关资源

cd /root
git clone https://gitee.com/yzy0612/nltk_data.git  --branch gh-pages
cd nltk_data
mv packages/*  ./
cd tokenizers
unzip punkt.zip
cd ../taggers
unzip averaged_perceptron_tagger.zip
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下载本项目代码

cd /root/data
git clone https://github.com/InternLM/tutorial
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数据收集

收集数据

cd /root/data
git clone https://gitee.com/open-compass/opencompass.git
git clone https://gitee.com/InternLM/lmdeploy.git
git clone https://gitee.com/InternLM/xtuner.git
git clone https://gitee.com/InternLM/InternLM-XComposer.git
git clone https://gitee.com/InternLM/lagent.git
git clone https://gitee.com/InternLM/InternLM.git
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构建知识库

InternLM 接入 LangChain

构建检索问答链并运行

将服务器端口映射到本地端口

打开网页

进阶作业

我来制作一个讲故事的机器人
1、收集故事

2、构建知识向量库

3、运行web 测试下