RAG实战1 - 使用Mistral-7b, LangChain, ChromaDB搭建自己的WEB聊天界面

转载自：LLM之RAG实战（一）：使用Mistral-7b, LangChain, ChromaDB搭建自己的WEB聊天界面
https://mp.weixin.qq.com/s/VplqlXqIZrBYNU6o_ju_FA

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一、RAG介绍

如何使用没有被LLM训练过的数据来提高LLM性能？

检索增强生成（RAG）是未来的发展方向，下面将解释一下它的含义和实际工作原理。

假设您有自己的数据集，例如来自公司的文本文档。如何让ChatGPT和其他LLM了解它并回答问题？

这可以通过四个步骤轻松完成：

1. Embedding：使用embedding模型对文档进行 embedding 操作，比如OpenAI的text-Embedding-ada-002或 S-BERT（https://arxiv.org/abs/1908.10084）。
   将文档的句子或单词块转换为 数字向量。
   就向量之间的距离而言，彼此相似的句子应该很近，而不同的句子应该离得更远；
2. Vector Store：embedding文档之后就可以把它们存储在矢量存储中，比如ChromaDB、FAISS 或 Pinecone。
   矢量存储就像一个数据库，但顾名思义，它对矢量嵌入进行索引和存储，以实现快速检索和相似性搜索；
3. Query：既然你的文档已经嵌入并存储，当你向LLM提出特定问题时，它会embedding你的查询，并在向量存储中找到余弦相似度最接近你问题的句子；
4. Answering Your Question：一旦找到最接近的句子，它们就会被注入到Prompt中，就这样！
   LLM现在可以在没有经过任何再训练或微调的情况下，回答有关数据的特定问题！

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整体的架构，如下图所示：

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PS：有关RAG的更多信息，请查看IBM高级研究科学家Marina Danilevsky的这段来自IBM的精彩视频，地址是：https://www.youtube.com/watch?v=T-D1OfcDW1M。

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二、安装python环境以及相关的包

pip install gradio --quiet
pip install xformer --quiet
pip install chromadb --quiet
pip install langchain --quiet
pip install accelerate --quiet
pip install transformers --quiet
pip install bitsandbytes --quiet
pip install unstructured --quiet
pip install sentence-transformers --quiet
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三、导入相关包

import torch
import gradio as gr

from textwrap import fill
from IPython.display import Markdown, display

from langchain.prompts.chat import (
    ChatPromptTemplate,
    HumanMessagePromptTemplate,
    SystemMessagePromptTemplate,
)

from langchain import PromptTemplate
from langchain import HuggingFacePipeline

from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.schema import AIMessage, HumanMessage
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.document_loaders import UnstructuredMarkdownLoader, UnstructuredURLLoader
from langchain.chains import LLMChain, SimpleSequentialChain, RetrievalQA, ConversationalRetrievalChain

from transformers import BitsAndBytesConfig, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig, pipeline

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
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四、Mistral-7b模型介绍

Mistral-7B是由Mistral AI开源的，在多个benchmark上超过LLaMA2，如下图所示：

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下面将使用Mistral AI开发的基础LLM Mistral-7b建立了一个文本生成Pipeline，对其进行量化、分词和生成参数进行配置：

• quantiation_config=BitsAndBytesConfig（…）：这里，使用BitsAndBytesConfig定义量化配置。
  量化是一种用于降低深度学习模型的内存和计算需求的技术，通常通过使用更少的比特（在我们的情况下为4比特）来表示模型参数；
• tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained（…）：这一行初始化Mistral-7b模型的tokenizer，允许您预处理输入到模型的文本数据；
• model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained（…）：这初始化了用于因果语言建模的预训练语言Mistral-7b模型。
  该模型配置有各种参数，包括先前设置的量化配置；
• generation_config=GenerationConfig.from_pretrained（…）：为模型创建一个生成配置，指定各种与生成相关的设置，如令牌的最大数量、采样温度、top-p采样和重复惩罚；
• pipeline=pipeline（…）：最后，使用pipeline函数创建一个文本生成管道。
  这个管道是为文本生成而设置的，它将预先训练的模型、标记器和生成配置作为输入。它被配置为返回全文输出。

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MODEL_NAME = "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1"

quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
    bnb_4bit_quant_type="nf4", 
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, use_fast=True)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME, torch_dtype=torch.float16,
    trust_remote_code=True,
    device_map="auto",
    quantization_config=quantization_config
)

generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(MODEL_NAME)
generation_config.max_new_tokens = 1024
generation_config.temperature = 0.0001
generation_config.top_p = 0.95
generation_config.do_sample = True
generation_config.repetition_penalty = 1.15

pipeline = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    return_full_text=True,
    generation_config=generation_config,
)
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HuggingFacePipeline是一个允许您在本地运行Hugging Face模型的类，它用于访问和利用Hugging Face Model Hub上托管的各种预先训练的ML模型。

在我们的案例中，我们将在 LangChain 环境中使用它作为本地包装器与Hugging Face模型进行交互。

然而，当使用HuggingFacePipeline时，建议安装xformer（https://github.com/facebookresearch/xformers），以实现更高效的内存注意力实现。这就是我们在上面安装它的原因！

llm = HuggingFacePipeline(    pipeline=pipeline,    )
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在将我们的基础LLM Mistral-7b连接到我们的私人数据之前。

首先，让我们问一些一般性的问题。当然，它将根据在训练前获得的一般知识做出回应。

query = "Explain the difference between ChatGPT and open source LLMs in a couple of lines."
result = llm(
    query
)

display(Markdown(f"<b>{query}</b>"))
display(Markdown(f"<p>{result}</p>"))
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看起来回答的不错！如果我们问它一个在预训练阶段没有遇到的问题，会发生什么？

query = "What is Hiberus GenIA Ecosystem?"
result = llm(
    query
)

display(Markdown(f"<b>{query}</b>"))
display(Markdown(f"<p>{result}</p>"))
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这不是预期的答案。GenIA生态系统甚至比这更酷，这是因为Mistral-7b LLM在预训练期间从未见过任何关于GenIA生态的信息。我保证在接下来的章节中引导您获得正确答案。

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五、Embedding模型

在配置基础LLM之后，我们继续来配置embedding模型。

正如您所知，每个文档都应该转换为embedding向量，以便使用用户的查询进行语义搜索，该查询也应该被embedding。

为了实现这一点，我们将利用阿里巴巴大摩学院预训练并在Hugging Face上开源的embedding模型GTE（https://arxiv.org/abs/2308.03281）。

值得注意的是，这个模型既免费又强大。

为了完成我们的任务，我们将使用 HuggingFaceEmbeddings 类，这是一个本地管道包装器，用于与Hugging Face Hub上托管的GTE模型进行交互。

embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name="thenlper/gte-large",
    model_kwargs={"device": "cuda"},
    encode_kwargs={"normalize_embeddings": True},
)
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六、Prompt Template

PromptTemplate通过结构化Prompt格式使模型按照用户期望的格式进行输出，模板可以包括指令、few-shot例子以及适合特定任务的特定上下文和问题。

template = """
[INST] <>
Act as a Machine Learning engineer who is teaching high school students.
<>

{text} [/INST]
"""

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["text"],
    template=template,
)
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我们来看一下效果：

query = "Explain what are Deep Neural Networks in 2-3 sentences"
result = llm(prompt.format(text=query))

display(Markdown(f"<b>{query}</b>"))
display(Markdown(f"<p>{result}</p>"))
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七、数据加载

数据加载流程，如下图所示：

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为了准确回答我们之前的问题（What is Hiberus GenIA Ecosystem?），我们必须将LLM与GenIA生态系统的信息联系起来。

很幸运！有两个网页是理解GenIA生态系统的关键。

urls = [
    "https://www.hiberus.com/expertos-ia-generativa-ld",
    "https://www.hiberus.com/en/experts-generative-ai-ld"
]

loader = UnstructuredURLLoader(urls=urls)
documents = loader.load()

len(documents)
# Output
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由于这两个文档数据量较大，以及超过了Mistral-7b大模型的上下文窗口大小，因此我们需要将文档按照1024个tokens大小进行切分，生成21个较小的chunks，并且为了保证上下文的连续性，chunk与chunk直接设置64个重叠tokens，代码如下：

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1024, chunk_overlap=64)
texts_chunks = text_splitter.split_documents(documents)

len(texts_chunks)
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八、数据注入

对数据分块之后，我们将对分块数据进行embedding并存储到向量数据库Chromdb中

db = Chroma.from_documents(texts_chunks, embeddings, persist_directory="db")
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数据被添加索引之后，我们可以在Prompt模板中添加RAG模型赋予营销经理专家的角色！

此外，为了将LLM与矢量数据库检索功能相结合，我们使用了关键的链接组件RetrievalQA，其中k=2。

这种设置确保检索器输出两个相关的块，然后LLM在提出问题时使用这两个块来制定答案。

template = """
[INST] <>
Act as an Hiberus marketing manager expert. Use the following information to answer the question at the end.
<>

{context}

{question} [/INST]
"""

prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["context", "question"])

qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",
    retriever=db.as_retriever(search_kwargs={"k": 2}),
    return_source_documents=True,
    chain_type_kwargs={"prompt": prompt},
)
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九、查询

执行完上述步骤，我们就可以进行查询了。

例子一：

query = "What is GenAI Ecosystem?"
result_ = qa_chain(
    query
)
result = result_["result"].strip()


display(Markdown(f"<b>{query}</b>"))
display(Markdown(f"<p>{result}</p>"))
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例子二：

query = "Why Hiberus has created GenAI Ecosystem?"
result_ = qa_chain(
    query
)
result = result_["result"].strip()


display(Markdown(f"<b>{query}</b>"))
display(Markdown(f"<p>{result}</p>"))
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这两个问题的答案都符合预期，包括我们之前错过的那个问题。我们还可以输出LLM生成答案的源文档或参考文档。

result_["source_documents"]
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十、问答

为了实现问答功能，我们首先对Prompt模板进行一些调整。

然后，我们使用ConversationBufferMemory将对话存储在内存中，然后稍后检索消息。

最后，使用链接组件ConversationalRetrievalChain将我们的LLM Mistral-7b与矢量数据库和聊天历史相结合。问答系统整体架构，如下图所示：

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custom_template = """You are an Hiberus Marketing Manager AI Assistant. Given the
following conversation and a follow up question, rephrase the follow up question
to be a standalone question. At the end of standalone question add this
'Answer the question in English language.' If you do not know the answer reply with 'I am sorry, I dont have enough information'.
Chat History:
{chat_history}
Follow Up Input: {question}
Standalone question:
"""

CUSTOM_QUESTION_PROMPT = PromptTemplate.from_template(custom_template)

memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True)

qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
    llm=llm,
    retriever=db.as_retriever(search_kwargs={"k": 2}),
    memory=memory,
    condense_question_prompt=CUSTOM_QUESTION_PROMPT,
)
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我们来测试一下问答功能：

query = "Who you are?"
result_ = qa_chain({"question": query})
result = result_["answer"].strip()

display(Markdown(f"<b>{query}</b>"))
display(Markdown(f"<p>{result}</p>"))
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query = "What is GenIA Ecosystem?"

result_ = qa_chain({"question": query})
result = result_["answer"].strip()

display(Markdown(f"<b>{query}</b>"))
display(Markdown(f"<p>{result}</p>"))
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我们可以通过查看HumanMessages中的问题和AIMessages中的模型响应来获取聊天的历史记录。

memory.chat_memory.messages
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十一、基于Gradio搭建问答UI界面

我之前写过一篇一键部署Huggingface模型工具Gradio介绍过Gradio的具体使用，Gradio具有用户友好的网络界面，任何人都可以从任何地方访问！

它的工作原理如下：我们设置了一个名为querying()的函数，它将查询作为主要输入，并使用一个名为history的名称巧妙的假参数来解决一个小问题。

当你启动这个函数时，它会返回我们的超级明星模型Mistral-7b生成的响应。

def querying(query, history):
  memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True)

  qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
      llm=llm,
      retriever=db.as_retriever(search_kwargs={"k": 2}),
      memory=memory,
      condense_question_prompt=CUSTOM_QUESTION_PROMPT,
  )

  result = qa_chain({"question": query})
  return result["answer"].strip()
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启动Gradio聊天界面

iface = gr.ChatInterface(
    fn = querying,
    chatbot=gr.Chatbot(height=600),
    textbox=gr.Textbox(placeholder="What is GenAI Ecosystem?", container=False, scale=7),
    title="HiberusBot",
    theme="soft",
    examples=["Why Hiberus has created GenAI Ecosystem?",
              "What is GenAI Ecosystem?"],

    cache_examples=True,
    retry_btn="Repetir",
    undo_btn="Deshacer",
    clear_btn="Borrar",
    submit_btn="Enviar"

    )

iface.launch(share=True)
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最终展示的聊天界面，如下图所示：

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参考文献：

[1] https://medium.com/@zekaouinoureddine/ask-your-web-pages-using-mistral-7b-langchain-f976e1e151ca
[2] https://arxiv.org/abs/2005.11401
[3] https://arxiv.org/abs/2310.06825
[4] https://arxiv.org/abs/2308.03281
[5] https://www.youtube.com/watch?v=PuU_qf23u_8