使用大模型和RAG构建知识库

最新推荐文章于 2025-04-02 09:27:51 发布

大模型产品经理

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文章标签：测试用例大数据产品经理人工智能机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bagell/article/details/146553556

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将大模型（如 GPT、LLaMA 等）与 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）结合，可以构建一个强大的知识库系统。这种系统能够从海量文档中检索相关信息，并生成准确、上下文相关的回答，适用于企业知识库、智能客服、文档问答等场景。

以下是实现大模型 + RAG 打造知识库的关键步骤和技术细节：

1. 核心概念

1.1 大模型（LLM）

大模型（如 GPT-4、LLaMA、ChatGLM 等）具有强大的语言理解和生成能力，但受限于训练数据的时效性和知识范围。直接使用大模型回答问题时，可能会生成不准确或过时的信息。

1.2 RAG（检索增强生成）

RAG 是一种结合检索和生成的技术，通过从外部知识库中检索相关文档，增强大模型的生成能力。

工作流程：

根据用户问题，从知识库中检索相关文档。
将检索到的文档作为上下文输入大模型。
大模型基于检索到的文档生成回答。

1.3 知识库

知识库是存储结构化或非结构化数据的集合，可以是文档、数据库、网页等。

在 RAG 中，知识库用于检索与用户问题相关的信息。

2. 系统架构

以下是基于大模型 + RAG 的知识库系统的典型架构：

2.1 数据预处理

文档加载：从多种来源（如 PDF、Word、HTML、数据库等）加载文档。
文本分割：将文档分割为小块（如段落或句子），便于后续检索。
向量化：使用嵌入模型（如 OpenAI Embeddings、Sentence-BERT）将文本块转换为向量，存储到向量数据库中。

2.2 检索模块

向量检索：根据用户问题的向量表示，从向量数据库中检索最相关的文本块。
关键词检索：可选地结合关键词检索（如 BM25）提高检索效果。
排序：对检索结果进行排序，选择最相关的文档。

2.3 生成模块

大模型：将用户问题和检索到的文档作为输入，生成回答。
提示工程：设计合适的提示模板（Prompt Template），确保大模型能够充分利用检索到的文档。

2.4 用户接口

提供 Web 界面或 API，方便用户提问和获取回答。

3. 技术实现

以下是实现大模型 + RAG 知识库的关键技术步骤：

3.1 数据预处理

使用工具（如 LangChain、Haystack）加载和分割文档。
使用嵌入模型（如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002）将文本块转换为向量。
将向量存储到向量数据库（如 FAISS、Weaviate、Pinecone、Milvus）。

3.2 检索模块

使用向量相似度搜索（如余弦相似度）从向量数据库中检索相关文档。
可选地结合关键词检索（如 Elasticsearch）提高检索效果。

3.3 生成模块

使用大模型（如 GPT-4、LLaMA、ChatGLM）生成回答。
设计提示模板，例如：

    复制
    根据以下文档回答问题：
    文档：{检索到的文档}
    问题：{用户问题}
    回答：

3.4 系统集成

使用框架（如 LangChain、LlamaIndex）集成检索和生成模块。
提供 API 或 Web 界面（如 Streamlit、Gradio）供用户使用。

4. 工具和框架

以下是实现大模型 + RAG 知识库的常用工具和框架：

4.1 数据处理

LangChain：用于加载、分割和向量化文档。
Unstructured：用于从多种文件格式中提取文本。

4.2 向量数据库

FAISS：Facebook 开源的向量搜索引擎。
Weaviate：支持向量搜索的开源数据库。
Pinecone：云原生的向量数据库服务。
Milvus：分布式向量数据库。

4.3 大模型

OpenAI GPT：通过 API 调用 GPT-4 或 GPT-3.5。
LLaMA：Meta 开源的大模型，可本地部署。
ChatGLM：清华开源的中英双语大模型。

* 4.4 框架

LangChain：支持 RAG 的完整工作流。

LlamaIndex：专注于检索增强生成的框架。

示例代码以下是一个基于 LangChain 和 OpenAI 的简单示例：

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI

# 1. 加载文档
loader = TextLoader("knowledge.txt")
documents = loader.load()

# 2. 分割文档
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 3. 向量化并存储到 FAISS
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_documents(texts, embeddings)

# 4. 创建检索增强生成链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=OpenAI(),
    chain_type="stuff",
    retriever=vectorstore.as_retriever()
)

# 5. 提问
query = "什么是 RAG？"
result = qa_chain.run(query)
print(result)