大模型学习之书生·浦语大模型3——基于InternLM和LangChain搭建知识库

基于InternLM和LangChain搭建知识库

1 大模型开发范式

LLM的局限性

• 知识受限：最新知识无法实时获取
• 专业能力有限：有广度无深度
• 定制化成本高：训练成本高

RAG VS Finetune

RAG：

• 无需重新训练
• 组织外挂加入知识
• 容易受基座模型的影响
• 问题+回答一起送入大模型，占据token长度

Finetune

• 个性化微调：风格，领域知识
• 知识面覆盖广：新的数据集及通用数据集按照比例混合
• 训练成本高
• 无法实时更新

RAG检索增强

2 LangChain简介

• 开源
• 通用
• 核心模块：
  • chains
  • agent

基于LangChain搭建RAG应用

3 构建向量数据库

• 加载源文件
  • 不同的文件有不同的加载方式
• 文档分块chunk
  • 字符串长度分割
  • 重叠区间
  • 代码的话就是代码块 类等
• 文档向量化
  • 文档embedding
  • 存入向量数据库

4 搭建知识库助手

限制：

• 检索精度
• prompt性能

5 Web Demo部署

6 动手实战环节

创建开发机

新建虚拟环境

安装相关依赖

下载模型文件

本机有，可以先复制

• internLM-7B
• modelscope
• huggfingace：sentence-transformer
• nltk
• punkt
• tagger

搭建自己知识库

• 克隆opencompass项目
  
• 构建向量数据库
  • 导入数据md，txt文件
  • 获取文件中的文本
  • 对文本进行分块
  • 词向量模型进行编码
  • 加载数据到向量库Chroma
  • 向量库保存到本地磁盘
    
    
    

将InternLM接入LangChain

构建检索问答链

• 加载词向量模型
• 加载LLM模型
• 定义Prompt 模板
  • 不懂的要回答说不知道，缓解幻觉问题
• 运行chain

• 存储检索问答链的对象
  
  

• 实例化核心功能对象

• gradio创建聊天机器人页面

执行代码

python web_demo.py

参考

• InternLM-tutorial