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

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基于InternLM和LangChain搭建知识库

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1 大模型开发范式

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LLM的局限性

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  • 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

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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

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2 LangChain简介

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

基于LangChain搭建RAG应用

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3 构建向量数据库

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  • 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

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限制：

  • 检索精度
  • prompt性能

5 Web Demo部署

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6 动手实战环节

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创建开发机

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新建虚拟环境

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安装相关依赖

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下载模型文件

本机有，可以先复制
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  • internLM-7B
  • modelscope
  • huggfingace：sentence-transformer
  • nltk
  • punkt
  • tagger

搭建自己知识库

  • 克隆opencompass项目
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  • 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
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将InternLM接入LangChain

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构建检索问答链

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  • 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

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  • 存储检索问答链的对象
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  • 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

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参考

  • InternLM-tutorial

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