基于 InternLM 和 LangChain 搭建知识库

1. 大模型开发范式

2. LangChain 简介

3. 构建向量数据库

4. 搭建知识库助手

5. web端demo部署

1. 大模型开发范式

大模型的局限性

针对大模型的局限性，通常有两种大模型开发范式，分别是检索增强生成（RAG）和微调（Fineturn）

下面着重介绍RAG，并给予internLM开发RAG应用。

下面是RAG原理：

如何快速开发一个RAG应用？开源框架LangChain提供了帮助。

2. LangChain简介

基于LangChain搭建RAG应用的流程：

知道了流程，下面需要构建数据库。

3. 向量数据库构建

完成向量数据库搭建后，下面就可以基于internLM搭建知识库助手。

4. 搭建知识库助手

这是最简单的知识库助手，其问答性能存在许多缺陷，下面给出优化建议：

有了以上知识基础，下面可以构建一个RAG的web Demo并在网页端运行

5. Web Demo 部署

实践部分见后续的作业提交...