【训练营】llamaindex+Internlm2 RAG实践

RAG前

执行测试

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

错误:

/root/.conda/envs/llamaindex/lib/python3.10/site-packages/pydantic/_internal/_fields.py:161: UserWarning: Field "model_id" has conflict with protected namespace "model_".

You may be able to resolve this warning by setting `model_config['protected_namespaces'] = ()`.
  warnings.warn(
Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:03<00:00,  1.72s/it]
assistant: xtuner是一款用于播放音乐的软件,它支持多种音频格式,包括MP3、WAV、WMA、FLAC、AAC、APE、OGG、WMA、WAV、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、WMA、W

马龙是谁

马龙在伦敦奥运会上收获首个奥运冠军头衔,里约奥运会夺得奥运男单冠军军军军军军军

RAG具体实现

执行结果,可以正确引用知识库的内容做出解释
给出了参考文件README_zh-CN.md
在这里插入图片描述
马龙是谁

马龙是中国男子乒乓球运动员,他是中国乒乓男队队长现任中国乒乓球协会运动员委员会主任。
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Given the context information and prior knowledge, answer the query.
Query: 马龙是谁?
Answer: 马龙是中国男子乒乓球运动员,他是中国乒乓男队队长现任中国乒乓球协会运动员委员会主任。
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Answer: 马龙是中国男子乒乓球运动员,他是中国乒乓男队队长现任中国乒乓球协会运动员委员会主任。

web-demo

在这里插入图片描述

<think>好的,我需要解决用户的问题,关于如何将Llamaindex与VueJS、FastAPI和Neo4j集成。首先,我得理解每个组件的作用以及它们在项目中的角色。根据用户提供的引用内容,Yuxi-Know项目使用了这些技术,所以可能需要参考该项目的结构。 用户提到的引用[2]指出,Yuxi-Know是一个基于大模型的RAG知识库与知识图谱的问答平台,结合了Llamaindex、VueJS、Flask和Neo4j。不过用户现在想用FastAPI代替Flask。因此,我需要考虑如何将FastAPI集成进去,替代原有的Flask部分。 首先,我需要明确各个组件的职责。VueJS作为前端框架,负责用户界面;FastAPI作为后端框架,处理业务逻辑和API接口;Neo4j作为图数据库,存储知识图谱数据;Llamaindex则用于增强检索功能,结合大模型进行问答。 接下来,集成的步骤可能包括:1)搭建前端VueJS应用,与后端FastAPI通信;2)配置FastAPI后端,连接Neo4j数据库;3)集成Llamaindex进行数据处理和检索增强。需要确保各部分之间的接口正确,例如前端通过HTTP请求调用后端API,后端处理查询并利用Llamaindex和Neo4j获取结果。 然后,我需要考虑具体的代码结构。例如,FastAPI的路由定义、Neo4j的驱动配置、Llamaindex的索引构建等。可能需要参考Yuxi-Know项目的结构,但将Flask替换为FastAPI。需要注意依赖管理,比如使用合适的Python库连接Neo4j(如neo4j-driver),以及整合Llamaindex的API。 另外,用户提到项目中使用Docker,可能需要调整docker-compose.yml文件,确保Neo4j服务正确配置,并且FastAPI能够访问到。引用[1]中提到,如果已有Neo4j实例,需要修改配置文件的NEO4J_URI,这可能适用于此处的集成。 还需要考虑如何处理大模型的调用,比如使用OpenAI或其他国内平台,这可能需要配置API密钥,并在FastAPI中封装相关调用逻辑。同时,前端VueJS需要与后端进行数据交互,展示问答结果。 最后,需要验证各组件是否正常协作,例如前端发送查询请求,后端处理并返回结果,确保数据流畅通,错误处理得当。可能还需要处理跨域问题(CORS)在FastAPI中配置中间件。 总结来说,集成步骤包括环境搭建、组件配置、接口开发、数据流处理和测试验证。需要逐一解决每个部分的技术细节,确保整体架构稳定可靠。</think>### Llamaindex与VueJS、FastAPI、Neo4j集成方案 #### 一、系统架构设计 集成方案采用**前后端分离架构**: - **前端**:VueJS实现用户界面和请求交互 - **后端**:FastAPI处理业务逻辑与数据接口 - **知识图谱**:Neo4j存储结构化数据 - **检索增强**:Llamaindex实现RAG功能 - **模型服务**:通过API接入大模型(如OpenAI) 技术栈关系如图: $$ \text{VueJS} \xrightarrow{HTTP} \text{FastAPI} \leftrightarrow (\text{Neo4j} \oplus \text{Llamaindex}) $$ #### 二、核心实现步骤 1. **环境搭建** ```bash # 前端 npm install vue axios # 后端 pip install fastapi uvicorn neo4j python-dotenv llama-index ``` 2. **FastAPI与Neo4j集成** ```python from neo4j import GraphDatabase class Neo4jDriver: def __init__(self): self._driver = GraphDatabase.driver( os.getenv("NEO4J_URI"), auth=(os.getenv("NEO4J_USER"), os.getenv("NEO4J_PASSWORD")) ) def query(self, cypher): with self._driver.session() as session: return session.run(cypher).data() ``` 3. **Llamaindex集成** ```python from llama_index import VectorStoreIndex, ServiceContext from llama_index.storage.storage_context import StorageContext def build_rag_engine(): storage_context = StorageContext.from_defaults() service_context = ServiceContext.from_defaults() return VectorStoreIndex([], storage_context, service_context) ``` 4. **API接口示例(FastAPI)** ```python @app.post("/query") async def handle_query(request: QueryRequest): # 1. 调用Llamaindex生成增强查询 # 2. 执行Neo4j Cypher查询 # 3. 调用大模型生成最终回复 return {"result": processed_response} ``` 5. **VueJS前端调用示例** ```javascript axios.post('/api/query', { question: "如何配置Neo4j连接?" }).then(response => { this.answer = response.data.result }) ``` #### 三、关键配置项 | 组件 | 配置参数 | 说明 | |------------|---------------------------|--------------------------| | Neo4j | NEO4J_URI | bolt://localhost:7687 | | FastAPI | CORS_MIDDLEWARE | 解决跨域问题 | | Llamaindex | EMBED_MODEL | text-embedding-ada-002 | | VueJS | API_BASE_URL | http://localhost:8000 | #### 四、部署建议 1. 使用Docker容器化部署 ```dockerfile # Neo4j服务配置 services: neo4j: image: neo4j:5.12 ports: - "7474:7474" - "7687:7687" ``` 2. 通过环境变量管理敏感信息 3. 使用Nginx进行反向代理
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