时空摆渡者

书生.浦语大模型LangChain实战

RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Finetune

传统大模型有以下几点问题：

无法及时更新知识
知识面广，但在专业领域深度不够

为了解决以上诸多问题，有很多尝试方案。例如通过微调模型（Finetune）来适应专业领域知识，但这种方式对技术要求较高，属于计算密集型，很难灵活使用。

2020 年Lewis等人，在知识密集型 NLP 任务中，提出了一种更灵活的技术，称为检索增强生成（RAG）[参考论文：https://arxiv.org/abs/2005.11401]。在本文中，研究人员将生成模型与检索器模块相结合，以提供来自外部知识源的附加信息，并且这些信息可以很方便的进行更新维护。

即在大模型外部增加了一个知识库，大模型专门负责知识推理。

参数知识：神经网络只存储在训练期间学习到的知识。

非参数知识：知识存储在外部知识库中，例如向量知识库

构建向量数据库

加载源文件：由于知识库文件格式不同，因此需要针对不同类型源文件采用不同的加载器
文档分块（chunk）：单个知识文档长度可能会超过模型上下文上限，需要对文档拆分
- 按字符串长度分割
- 手动控制分割长度和重叠区间长度
文档向量块
- 使用任意一种Embedding模型将块转化为向量，存入向量数据库
- 使用支持语义检索的向量数据库，例如轻量级的Chroma

搭建知识库助手

创建虚拟环境

基础模型下载

LangChain相关环境配置

下载词向量模型sentence Transformer

下载NLTK库相关资源

知识库搭建

准备知识库数据

克隆几个仓库，利用其中的文本文档作为知识库数据

加载数据

利用langchain将不同格式的文本文档转化为字符串

分块及词向量持久化

利用sentence transformer将分块后的文档转化为词向量，并最终将其持久化保存

InternLM 接入LangChain

自定义一个InternLM的LLM类，继承LangChain的LLM类。重写其__init__()和_call_()函数。在init中加载本地LLM模型，在call中调用模型的chat方法，传入prompt，返回response。

构建检索问答链

加载向量数据库

实例化自定义的LLM

实例化Prompt Template

reference

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