本地部署私人知识库的大模型！Llama 3 + RAG！_搭建私有模型,并训练rag

在今天的的教程中，我们将打造更加个性化的大模型，可以定制搭载私人知识库的本地大模型！

我们探讨Meta AI 的尖端 Llama 3 语言模型构建强大的检索增强生成 （RAG） 来实现。通过利用 Llama 3 和 RAG 技术的功能，我们将创建一个应用程序，允许用户与网页进行交互式对话，检索定制化、私人知识库的相关信息并生成对用户查询的准确响应。在本教程中，我们将深入探讨设置开发环境、加载和处理网页数据、创建嵌入和向量存储以及实现 RAG 链以提供卓越用户体验的分步过程。

什么是Llama 3？

Llama 3 是由 Meta AI 开发的最先进的语言模型，擅长理解和生成类似人类的文本。

• 凭借其令人印象深刻的自然语言处理能力，Llama 3 可以理解复杂的查询、提供准确的响应并参与与上下文相关的对话。

• 它能够处理广泛的主题和处理效率，使其成为构建智能应用程序的理想选择。

• 想测试Llama 3的威力吗？立即与 Anakin AI 聊天！（它支持任何可用的 AI 模型！

什么是RAG？

检索增强生成 （RAG） 是一种将信息检索和语言生成相结合以提高问答系统性能的技术。

• 简单来说，RAG 允许 AI 模型从知识库或文档中检索相关信息，并使用该信息对用户查询生成更准确和上下文适当的响应。

• 通过利用检索和生成的强大功能，RAG 能够创建智能聊天机器人和问答应用程序，为用户提供高度相关和信息丰富的响应。

• 对于想要在没有编码经验的情况下运行 RAG 系统的用户，您可以尝试 Anakin AI，在那里您可以使用 No Code Builder 创建很棒的 AI 应用程序！

运行本地 Llama 3 RAG 应用的先决条件

在开始之前，请确保已安装以下先决条件：

• Python 3.7 or higher

• Streamlit

• ollama

• langchain

• langchain_community

您可以通过运行以下命令来安装所需的库：

pip install streamlit ollama langchain langchain_community  

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使用 Llama-3 在本地运行您自己的 RAG 应用程序的分步指南

第 1 步：设置 Streamlit 应用程序

首先，让我们设置 Streamlit 应用程序的基本结构。创建一个名为 app.py 的新 Python 文件，并添加以下代码：

import streamlit as st  
import ollama  
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter  
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader  
from langchain_community.vectorstores import Chroma  
from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings  
  
st.title("Chat with Webpage 
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