InternLM2 1.8B +Llamaindex RAG实践

于 2024-08-07 12:36:07 发布
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文章标签： python 语言模型
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/f_ckhell/article/details/140936545

原文：书生实战llamaindex+RAG

未使用RAG进行提问“Xtuner是什么？”，模型无法准确回答。使用RAG技术后模型能够回答“Xtuner是什么？”。

前四小结是对上面链接书生实战的复现，第五节是对前四小节的应用。

GPU显存运行大概8G到10G左右。

本人小白，有错的地方还请多多指教。

最终效果：

一、环境配置和模型准备

1.创建conda环境，并安装相关依赖

conda create -n llamaindex python=3.10
conda activate llamaindex
conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
pip install einops
pip install  protobuf

2.安装Llamaindex

安装 Llamaindex和相关的包

conda activate llamaindex
pip install llama-index==0.10.38 llama-index-llms-huggingface==0.2.0 "transformers[torch]==4.41.1" "huggingface_hub[inference]==0.23.1" huggingface_hub==0.23.1 sentence-transformers==2.7.0 sentencepiece==0.2.0

3.下载 Sentence Transformer 模型

源词向量模型 Sentence Transformer:（也可以选用别的开源词向量模型来进行 Embedding，目前选用这个模型是相对轻量、支持中文且效果较好的，同学们可以自由尝试别的开源词向量模型）

新建一个python文件

cd ~
mkdir llamaindex_demo
mkdir model
cd ~/llamaindex_demo
touch download_hf.py

打开download_hf.py 贴入以下代码

import os

# 设置环境变量
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'

# 下载模型
os.system('huggingface-cli download --resume-download sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 --local-dir /root/model/sentence-transformer')

在 /root/llamaindex_demo 目录下执行该脚本即可自动开始下载：

cd /root/llamaindex_demo
conda activate llamaindex
python download_hf.py

下载NLTK相关资源：

cd /root
git clone https://gitee.com/yzy0612/nltk_data.git  --branch gh-pages
cd nltk_data
mv packages/*  ./
cd tokenizers
unzip punkt.zip
cd ../taggers
unzip averaged_perceptron_tagger.zip

二、lamaIndex HuggingFaceLLM

运行以下指令，把 InternLM2 1.8B 软连接出来：

cd ~/model
ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b/ ./

新建一个python文件：

cd ~/llamaindex_demo
touch llamaindex_internlm.py

打开llamaindex_internlm.py 贴入以下代码

from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM
from llama_index.core.llms import ChatMessage
llm = HuggingFaceLLM(
    model_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",
    tokenizer_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",
    model_kwargs={"trust_remote_code":True},
    tokenizer_kwargs={"trust_remote_code":True}
)

rsp = llm.chat(messages=[ChatMessage(content="xtuner是什么？")])
print(rsp)

运行：

conda activate llamaindex
cd ~/llamaindex_demo/
python llamaindex_internlm.py

llamaindex_internlm.py运行结果：

三、LlamaIndex RAG

安装 LlamaIndex 词嵌入向量依赖

conda activate llamaindex
pip install llama-index-embeddings-huggingface llama-index-embeddings-instructor

运行以下命令，获取知识库

cd ~/llamaindex_demo
mkdir data
cd data
git clone https://github.com/InternLM/xtuner.git
mv xtuner/README_zh-CN.md ./

运行以下指令，新建一个python文件

cd ~/llamaindex_demo
touch llamaindex_RAG.py

打开llamaindex_RAG.py贴入以下代码


from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings

from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM

#初始化一个HuggingFaceEmbedding对象，用于将文本转换为向量表示
embed_model = HuggingFaceEmbedding(
#指定了一个预训练的sentence-transformer模型的路径
    model_name="/root/model/sentence-transformer"
)
#将创建的嵌入模型赋值给全局设置的embed_model属性，
#这样在后续的索引构建过程中就会使用这个模型。
Settings.embed_model = embed_model

llm = HuggingFaceLLM(
    model_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",
    tokenizer_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",
    model_kwargs={"trust_remote_code":True},
    tokenizer_kwargs={"trust_remote_code":True}
)
#设置全局的llm属性，这样在索引查询时会使用这个模型。
Settings.llm = llm

#从指定目录读取所有文档，并加载数据到内存中
documents = SimpleDirectoryReader("/root/llamaindex_demo/data").load_data()
#创建一个VectorStoreIndex，并使用之前加载的文档来构建索引。
# 此索引将文档转换为向量，并存储这些向量以便于快速检索。
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
# 创建一个查询引擎，这个引擎可以接收查询并返回相关文档的响应。
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("xtuner是什么?")

print(response)

运行llamaindex_RAG.py：

conda activate llamaindex
cd ~/llamaindex_demo/
python llamaindex_RAG.py

llamaindex_RAG.py运行结果：

四、LlamaIndex web

运行之前首先安装依赖

pip install streamlit==1.36.0

运行以下指令，新建一个python文件

cd ~/llamaindex_demo
touch app.py

打开app.py贴入以下代码

import streamlit as st
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM

st.set_page_config(page_title="llama_index_demo", page_icon="🦜🔗")
st.title("llama_index_demo")

# 初始化模型
@st.cache_resource
def init_models():
    embed_model = HuggingFaceEmbedding(
        model_name="/root/model/sentence-transformer"
    )
    Settings.embed_model = embed_model

    llm = HuggingFaceLLM(
        model_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",
        tokenizer_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",
        model_kwargs={"trust_remote_code": True},
        tokenizer_kwargs={"trust_remote_code": True}
    )
    Settings.llm = llm

    documents = SimpleDirectoryReader("/root/llamaindex_demo/data").load_data()
    index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
    query_engine = index.as_query_engine()

    return query_engine

# 检查是否需要初始化模型
if 'query_engine' not in st.session_state:
    st.session_state['query_engine'] = init_models()

def greet2(question):
    response = st.session_state['query_engine'].query(question)
    return response

      
# Store LLM generated responses
if "messages" not in st.session_state.keys():
    st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "你好，我是你的助手，有什么我可以帮助你的吗？"}]    

    # Display or clear chat messages
for message in st.session_state.messages:
    with st.chat_message(message["role"]):
        st.write(message["content"])

def clear_chat_history():
    st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "你好，我是你的助手，有什么我可以帮助你的吗？"}]

st.sidebar.button('Clear Chat History', on_click=clear_chat_history)

# Function for generating LLaMA2 response
def generate_llama_index_response(prompt_input):
    return greet2(prompt_input)

# User-provided prompt
if prompt := st.chat_input():
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
    with st.chat_message("user"):
        st.write(prompt)

# Gegenerate_llama_index_response last message is not from assistant
if st.session_state.messages[-1]["role"] != "assistant":
    with st.chat_message("assistant"):
        with st.spinner("Thinking..."):
            response = generate_llama_index_response(prompt)
            placeholder = st.empty()
            placeholder.markdown(response)
    message = {"role": "assistant", "content": response}
    st.session_state.messages.append(message)

运行：

streamlit run app.py

运行结果：

我是通过vscode自动映射访问的，没有访问上图中的url。运行app.py后，VScode的端口（PORTS）界面会自动映射url，点击即可跳转至浏览器进行访问。

最终效果：

五、 进行llamaindex构建自己的文档检索功能

1.创建txt文件，内容随意，文件名随意，也可以是.md文件：

以我自己的为例，把上面两个txt文件放在一个datatest文件夹里 ，然后地址是/root/llamaindex_demo/datatest

2.测试llamaindex_internlm.py能否回答你txt文档相关的问题

比如问题“介绍一下英雄联盟杰斯”

然后修改llamaindex_internlm.py文档，把下图中“xtuner是什么？”修改成“介绍一下英雄联盟杰斯”或者你自己的问题。

然后终端运行llamaindex_internlm.py：

conda activate llamaindex
cd ~/llamaindex_demo/
python llamaindex_internlm.py

运行结果：

 

可以看到都是模型乱回答的，已经出现胡言乱语了，模型应该知道英雄联盟是款游戏，但是对杰斯的具体信息还是不太了解，自己编造的一些信息。 

3. 使用llamaindex能否正确回答问题

修改llamaindex_RAG.py文档，把下图中“xtuner是什么？”修改成“介绍一下英雄联盟杰斯”或者你自己的问题。

地址修改成刚创建txt文件夹的地址，例如：/root/llamaindex_demo/datatest

运行llamaindex_RAG.py：

conda activate llamaindex
cd ~/llamaindex_demo/
python llamaindex_RAG.py

运行结果如下： 

 

引用的txt文档如下： 

 

总结：

能够通过引用回答出杰斯的信息，并且是符合杰斯的。

4.web界面

只需要修改app.py中的读取文件地址就够了，如下图，改成txt文件的地址

然后运行app.py:

streamlit run app.py

最终运行结果： 

 


                

        

    

  



    

      

        

            

              
                
                  f_ckhell
                
              
            

            

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          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

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hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
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