KBLaM项目安装与配置指南

KBLaM项目安装与配置指南

KBLaM Official Implementation of "KBLaM: Knowledge Base augmented Language Model" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kb/KBLaM

1. 项目基础介绍

KBLaM（Knowledge Base Augmented Language Models）是一个开源项目，旨在通过增强语言模型来整合外部知识库。它通过训练特定的适配器，将知识库中的信息转换为特殊的知识标记，供基础语言模型使用。KBLaM的主要优势在于，它不需要修改基础模型来处理文本输入，且计算开销随着知识库的大小线性增长，而不是平方增长。

项目主要使用的编程语言是Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 语言模型：KBLaM基于变换器架构的语言模型，能够处理和生成自然语言文本。
• 适配器训练：通过训练适配器将知识库中的信息转换为模型可理解的标记。
• 知识库增强：将外部知识库整合到语言模型中，提高模型的回答能力和准确性。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

在开始安装KBLaM之前，请确保您的系统中已安装以下依赖项：

• Python 3.6 或更高版本
• pip（Python的包管理器）
• Hugging Face Hub CLI（用于管理模型）

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开命令行工具，使用以下命令克隆KBLaM的项目仓库：

   git clone https://github.com/microsoft/KBLaM.git
   cd KBLaM
   

2. 安装项目依赖

   在项目根目录下，安装项目所需的Python依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 安装KBLaM包

   使用pip安装KBLaM包：

   pip install -e .
   

4. 配置Hugging Face Hub

   KBLaM使用Hugging Face Hub上的模型。您需要使用Hugging Face CLI登录您的账户：

   huggingface-cli login
   

   按照提示输入您的Hugging Face用户名和密码。

5. 准备数据集

   如果您需要生成合成数据集，您需要有效的Azure OpenAI端点。使用以下命令生成数据集：

   python dataset_generation/gen_synthetic_data.py
   

6. 生成知识库嵌入

   使用以下命令生成知识库嵌入：

   python dataset_generation/generate_kb_embeddings.py
   

   您可以选择支持的嵌入类型，如text-embedding-ada-002或all-MiniLM-L6-v2。

7. 训练模型

   模型训练的具体命令取决于您的数据集和其他参数。以下是一个基本的训练命令示例：

   python train.py --dataset synthetic_data --N 120000 --B 20 --total_steps 601 --encoder_spec OAI --use_oai_embd --key_embd_src key --use_data_aug
   

   根据您的需要调整参数。

完成以上步骤后，您应该已经成功安装并配置了KBLaM项目。您可以按照项目的说明进一步使用和定制这个工具。

KBLaM Official Implementation of "KBLaM: Knowledge Base augmented Language Model" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kb/KBLaM