大模型开发范式
LLM的局限性：时效性（最新知识）、专业能力有限（垂直领域）、定制化成本高（个人专属）
两种开发范式：
- RAG（检索增强生成）：外挂知识库，首先匹配知识库文档，交给大模型。优势：成本低，实时更新，不需要训练。但受限于基座模型，知识有限，总结性回答不佳。
- Finetune（微调）：轻量级训练微调，可个性化微调，是一个新的个性化大模型。但是需要在新的数据集上训练，更新成本仍然很高，无法解决实时更新的问题。
RAG
- 基本思想
LangChain框架：
通过组件组合进行开发，自由构建大模型应用。将私人数据嵌入到组件中。
步骤：首先，Unstructed Loader 组件加载本地文档，将不同格式的文档提取为纯文本格式。通过Text Splitter组件对提取的纯文本进行分割成Chunk。再通过开源词向量模型Sentence Transformer来将文本段转化为向量格式，存储到基于Chroma的向量数据库中，接下来对用户的每个输入会通过Sentence Transformer转为为同样维度的向量，通过在向量数据库中进行相似度匹配找到和用户输入的文本段，将相关的文本段嵌入到已经写好的Prompt Template中，最后交给LLM回答即可。
构建向量数据库
基于个人数据构建向量数据库。LangChain支持自定义LLM，可以直接接入到框架中。
- 多种数据类型，针对不同类型选取不同加载器，转化为无格式字符串。
- 由于单个文档超过模型上下文上限，还需要对文档进行切分。
- 使用向量数据库支持语义检索，需要将文本向量化存入向量数据库
构建检索问答链
自动实现知识检索、Prompt嵌入、LLM问答。
问答性能还有所局限
优化建议
基于语义切分而不是字符串长度。
给每个chunk生成概括性索引。
web 部署
简易框架：Gradio、Streamlit等
实践部分
环境配置
bash
/root/share/install_conda_env_internlm_base.sh InternLM
conda activate InternLM
# 升级pip
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
模型下载：
直接复制
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
LangChain 相关环境配置
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
安装开源词向量模型 Sentence Transformer
由于使用 huggingface 下载可能速度较慢，我们可以使用 huggingface 镜像下载
import os
# 设置环境变量
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
# 下载模型
os.system('huggingface-cli download --resume-download sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 --local-dir /root/data/model/sentence-transformer')
在使用开源词向量模型构建开源词向量的时候，需要用到第三方库 nltk 的一些资源。
因此，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
下载本项目代码
cd /root/data
git clone https://github.com/InternLM/tutorial
知识库搭建
数据收集
择由上海人工智能实验室开源的一系列大模型工具开源仓库作为语料库来源，包括：
# 进入到数据库盘
cd /root/data
# clone 上述开源仓库
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
接着，为语料处理方便，我们将选用上述仓库中所有的 markdown、txt 文件作为示例语料库。
import os
def get_files(dir_path):
# args：dir_path，目标文件夹路径
file_list = []
for filepath, dirnames, filenames in os.walk(dir_path):
# os.walk 函数将递归遍历指定文件夹
for filename in filenames:
# 通过后缀名判断文件类型是否满足要求
if filename.endswith(".md"):
# 如果满足要求，将其绝对路径加入到结果列表
file_list.append(os.path.join(filepath, filename))
elif filename.endswith(".txt"):
file_list.append(os.path.join(filepath, filename))
return file_list
加载数据
得到所有目标文件路径之后，我们可以使用 LangChain 提供的 FileLoader 对象来加载目标文件，得到由目标文件解析出的纯文本内容。由于不同类型的文件需要对应不同的 FileLoader，我们判断目标文件类型，并针对性调用对应类型的 FileLoader，同时，调用 FileLoader 对象的 load 方法来得到加载之后的纯文本对象：
from tqdm import tqdm
from langchain.document_loaders import UnstructuredFileLoader
from langchain.document_loaders import UnstructuredMarkdownLoader
def get_text(dir_path):
# args：dir_path，目标文件夹路径
# 首先调用上文定义的函数得到目标文件路径列表
file_lst = get_files(dir_path)
# docs 存放加载之后的纯文本对象
docs = []
# 遍历所有目标文件
for one_file in tqdm(file_lst):
file_type = one_file.split('.')[-1]
if file_type == 'md':
loader = UnstructuredMarkdownLoader(one_file)
elif file_type == 'txt':
loader = UnstructuredFileLoader(one_file)
else:
# 如果是不符合条件的文件，直接跳过
continue
docs.extend(loader.load())
return docs
构建向量数据库
得到该列表之后，我们就可以将它引入到 LangChain 框架中构建向量数据库。由纯文本对象构建向量数据库，我们需要先对文本进行分块，接着对文本块进行向量化。
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=500, chunk_overlap=150)
split_docs = text_splitter.split_documents(docs)
接着我们选用开源词向量模型 Sentence Transformer 来进行文本向量化。LangChain 提供了直接引入 HuggingFace 开源社区中的模型进行向量化的接口：
from langchain.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="/root/data/model/sentence-transformer")
同时，考虑到 Chroma 是目前最常用的入门数据库，我们选择 Chroma 作为向量数据库，基于上文分块后的文档以及加载的开源向量化模型，将语料加载到指定路径下的向量数据库：
from langchain.vectorstores import Chroma
# 定义持久化路径
persist_directory = 'data_base/vector_db/chroma'
# 加载数据库
vectordb = Chroma.from_documents(
documents=split_docs,
embedding=embeddings,
persist_directory=persist_directory # 允许我们将persist_directory目录保存到磁盘上
)
# 将加载的向量数据库持久化到磁盘上
vectordb.persist()
构建检索问答链
加载向量数据库
首先我们需要将上文构建的向量数据库导入进来，我们可以直接通过 Chroma 以及上文定义的词向量模型来加载已构建的数据库：
实例化自定义 LLM 与 Prompt Template
接着，我们实例化一个基于 InternLM 自定义的 LLM 对象：
构建检索问答链，还需要构建一个 Prompt Template，该 Template 其实基于一个带变量的字符串，在检索之后，LangChain 会将检索到的相关文档片段填入到 Template 的变量中，从而实现带知识的 Prompt 构建。我们可以基于 LangChain 的 Template 基类来实例化这样一个 Template 对象：
构建检索问答链
最后，可以调用 LangChain 提供的检索问答链构造函数，基于我们的自定义 LLM、Prompt Template 和向量知识库来构建一个基于 InternLM 的检索问答链：
得到的 qa_chain 对象即可以实现我们的核心功能，即基于 InternLM 模型的专业知识库助手。我们可以对比该检索问答链和纯 LLM 的问答效果：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-799586.html
部署 Web Demo
在完成上述核心功能后，我们可以基于 Gradio 框架将其部署到 Web 网页，从而搭建一个小型 Demo，便于测试与使用。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-799586.html
到了这里，关于书生·浦语大模型--第三节课笔记--基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
