基于InternLM和LangChain搭建你的知识库

原创 已于 2024-01-08 23:44:50 修改 · 1k 阅读 · 14 ·
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#langchain #nlp #语言模型

于 2024-01-08 23:44:37 首次发布
本文探讨了大模型开发中的RAG和Finetune两种范式，分析了LLM的局限性，如知识时效性和专业能力。重点介绍了开源工具LangChain，用于简化LLM应用开发，包括构建向量数据库、知识库助手和检索问答链，同时提供了RAG方案的优化建议以及WebDemo的部署方法。

大模型开发范式

LLM的局限性

  • 知识时效性受限：如何让LLM能够获取最新的知识
  • 专业能力有限：如何打造垂域大模型
  • 定制化成本高：如何打造个人专属的LLM应用

两种范式：RAG、Finetune

RAG

外挂知识库，首先从知识库匹配

  • 低成本
  • 可实时更新
  • 受基座模型影响大
  • 单次回答知识有限

Finetune

在较小的训练集上训练微调

  • 可个性化微调
  • 知识覆盖面广
  • 成本高昂
  • 无法实时更新

LangChain简介

LangChain框架是一个开源工具，通过为各种LLM提供通用接口来简化应用程序的开发流程，帮助开发者自由构建LLM应用。

核心组成模块：链（将组件组合实现端到端应用，通过一个对象封装实现一系列LLM操作 eg.检索问答链

基于LangChain搭建RAG应用

构建向量数据库

加载源文件 -> 文档分块 ->文档向量化

搭建知识库助手

  • LangChain支持自定义LLM，可以直接接入到框架中
  • 只需将InternLM部署在本地，并封装一个自定义LLM类，调用本地InternLM即可

构建检索问答链

RAG方案优化建议

Web Demo部署

框架：Gradio、Streamlit

SmallZCan_t
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