(3)基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库——笔记&作业_langchain外挂知识库

视频地址：

https://www.bilibili.com/video/BV1sT4y1p71V/?vd_source=7ec57e9f8774c23edf14450231ffa086

MarkDown：

https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/langchain/readme.md

1.大模型开发范式

• LLM局限性
  • 知识时效性受限：让LLM获取新知识
  • 专业能力有限：打造垂域模型
  • 定制化成本高：打造个人专属LLM

1.1RAG范式（外挂知识库）

优点：低成本、可实时更新

缺点：受基座模型影响大、单次回答知识有限

1.2 Finetune范式（轻型训练集微调）

优点：可个性化微调、知识覆盖广

缺点：成本高、无法实时更新

2.LangChain简介

LangChain框架是一个开源工具，通过为各种LLM提供通用接口来简化应用程序的开发流程，帮助开发者自由构建LLM应用。

LangChain的核心组成模块：

• 链(Chains)：将组件组合实现端到端应用，通过一个对象封装实现一系列LLM操作
• Eg.检索问答链，覆盖实现了**RAG(检索增强生成)**的全部流程

3.构建向量数据库

加载源文件→文档分块→文档向量化

• 确定源文件类型，针对不同类型源文件选用不同的加载器

  核心在于将带格式文本转化为无格式字符串

• 由于单个文档往往超过模型上下文上限，我们需要对加载的文档进行切分

  一般按字符串长度进行分割

可以手动控制分割块的长度和重叠区间长度

• 使用向量数据库来支持语义检索，需要将文档向量化存入向量数据库

  可以使用任一一种Embedding模型来进行向量化

可以使用多种支持语义检索的向量数据库，一般使用轻量级的Chroma

4.搭建知识库助手

将InternLM接入LangChain

LangChain支持自定义LLM,可以直接接入到框架中

我们只需将InternLM部署在本地，并封装一个自定义LLM类，调用本地InternLM即可

4.1构建检索问答链

• LangChain提供了检索问答链模版，可以自动实现知识检索、Prompt嵌入、LLM问答的全部流程
• 将基于InternLM的自定义LLM和已构建的向量数据库接入到检索问答链的上游
• 调用检索问答链，即可实现知识库助手的核心功能

4.2 RAG方案优化建议

• 基于RAG的问答系统性能核心受限于：
  • 检索精度
  • Prompt性能
• 一些可能的优化点：
  • 检索方面：
    • 基于语义进行分割，保证每一个chunk的语义完整
    • 给每一个chunk生成概括性索引，检索时匹配索引
  • Prompt方面：
    • ·迭代优化Prompt策略

5.Web Demo部署

有很多支持简易Web部署的框架，如Gradio、Streamlit等

6.动手实战环节

• 6.1 基础作业

6.1.1 基础环境准备

略

6.1.2 知识库搭建

6.1.3 InternLM 接入 LangChain

6.1.4 基于 Gradio 框架搭建Web Demo

6.1.5 SSH连接

6.1.6 web访问 127.0.0.1:7890 个人知识库

6.2 进阶作业