从零搭建基于langchain的本地大模型+本地向量数据库的RAG系统

已于 2025-01-05 12:58:01 修改
阅读量612 收藏 1
点赞数 2
分类专栏： AI编程实战 文章标签： langchain 人工智能 自然语言处理 python fastapi
于 2024-10-03 10:01:13 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liupras/article/details/142689341
版权

这是从零开始搭建langchain本地化RAG服务（本地部署的lamma3.1+本地部署的chroma）的保姆级教程，希望对您有帮助。
它主要包含以下功能：

  • 使用本地大语言模型做语言翻译
  • 使用本地大语言模型做专业领域的知识问答

vuetify-langchain-rag

从系统架构来看，本系统包含了前端、API网关、后台服务三大部分：
系统架构

功能

前端使用vue3和vuetify3开发，脚本主要是使用组合式API写的，主要功能有：

  • 基于OAuth2.0和JWT标准的用户认证
  • 翻译组件
  • 问答聊天组件
    前端代码还包含了
最低0.47元/天 解锁文章
大模型技术学习系列(4): langchain+ollama构建本地大模型应用
u011160113的博客
07-20 1604
本章主要阐述了本地构建基于大模型的应用程序的过程。从资源准备分析到实际搭建，一步步的指导应该如何在本地搭建一个基于大模型的应用程序。
RAG实操教程: langchain+Milvus向量数据库创建你的本地知识库
2401_85782938的博客
06-19 8229
本文主要是 Milvus 向量数据实战总结。LLM 痛点以及解决方案RAG 是什么，为什么选用RAG。langchain文档加载器，chat model文档拆分的注意点，chat model区别。chat 示例代码。
Windows部署DeepSeek本地RAG教程：低配电脑变身AI工作站，离线也能稳如老狗！
2401_85343303的博客
03-06 2024
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索技术与生成模型的自然语言处理方法，通过引入外部知识库提升系统回复的准确性与信息量。
【本地部署大模型】本地部署开源大模型的完整教程：LangChain + Streamlit+ Llama
最新发布
顶峰
04-07 670
在过去的几个月里，大型语言模型(llm)获得了极大的关注，这些模型创造了令人兴奋的前景，特别是对于从事聊天机器人、个人助理和内容创作的开发人员。大型语言模型(llm)是指能够生成与人类语言非常相似的文本并以自然方式理解提示的机器学习模型。这些模型使用广泛的数据集进行训练，这些数据集包括书籍、文章、网站和其他来源。通过分析数据中的统计模式，LLM可以预测给定输入后最可能出现的单词或短语。以上是目前的LLM的一个全景图。背景知识。
最强开源大模型炸场！全网独一份AI大模型学习实践资源...（待会删）
Y525698136的博客
08-07 1413
最强开源大模型炸场！全网独一份AI大模型学习实践资源...（待会删）
一起学大模型 - 动手写一写langchain调用本地大模型（1）
一起来研究langchain和langchain-chatchat
06-01 8410
langchain的手册里只有使用在线openai接口这一个例子，实际运用中我们大部分还是要用本地的大模型的。所以我们一起尝试写一写，练一练我们以 GPT-2 为例，定义一个调用本地 GPT-2 模型的# 定义 BERT 嵌入模型类# 定义 GPT-3 生成模型类以上我们用三个章节介绍了如何调用本地模型，如何使用langchain自带的管道方法，以及如何从绝对地址来调用模型。大家可以清晰的在各段代码里看到改变，可以尝试自己使用自己的方法。
langchain 如何使用本地大模型（LLM）
chwei20002005的博客
04-24 6600
langchain 如何使用本地的模型及常见的报错解决
LangChain 0.2 - 构建本地 RAG应用
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
05-29 976
一、项目说明 二、文档加载 三、模型 1、LLaMA2 2、GPT4All 3、llamafile 四、链式使用 五、问答 六、检索问答
RAG实操教程langchain+Milvus向量数据库创建你的本地知识库 二
python122_的博客
06-21 1452
本文主要是 Milvus 向量数据实战总结。• LLM 痛点以及解决方案• RAG 是什么，为什么选用RAG。•langchain文档加载器，chat model• 文档拆分的注意点，chat model区别。• chat 示例代码。​。
从零开始搭建基于Langchain以及开源LLM的RAG 系统
weixin_31588979的博客
06-23 1384
RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一种结合了检索和生成两种方法的自然语言处理（NLP）技术。它通过先检索相关的文档或信息，再使用生成模型（如GPT-3）生成答案。这种方法在处理需要丰富背景信息的问题时特别有效。RAG不仅仅面向文本，它还可以面向语音、视频和图像等多模态场景，只要可以embedding的内容就可以。RAG的主要流程如下：检索（Retrieval）：首先从一个大型文本数据库中检索出与问题相关的文档。
本地部署资讯问答机器人：Langchain+Ollama+RSSHub 实现 RAG
2401_85377976的博客
08-10 869
Langchain 是当前大模型应用开发的主流框架之一，旨在帮助开发者构建和部署基于大型语言模型（LLM）的应用。它提供了一系列的工具和接口，使得与LLM交互变得简单。通过 Langchain，开发者可以轻松创建定制的高级应用，如聊天机器人、问答系统和多种智能应用。Langchain 的核心在于其“链”概念，这是一个模块化的组件系统，包括 Model I/O（模型输入输出）、Retrieval（数据检索）、Chains（链）、Agents（代理）、Memory（内存）、和 Callbacks（回调）。
在langchian中使用本地部署的llama3大模型
liupras的博客
10-03 498
Ollama是一个工具和框架，主要用于本地部署和使用大语言模型（Large Language Models, LLMs）。它旨在帮助开发者和组织方便地在本地或私有环境中运行和交互这些模型，避免依赖外部API或云端服务，保护隐私并降低成本。 langchain可以集成本地化大模型，实现智能问答等各种应用。
LangChain学习一：入门-本地化部署-接入大模型
热门推荐
huiguo_的博客
12-06 1万+
LangChain提供了一个标准的内存接口、一组内存实现及使用内存的链/代理示例。前提条件你是部署好了你的本地大模型，并且提供了API接口，如果你还不会搭建本地模型，你可以参考我的另一篇博客。如果你是在国外或者学会了科学上网，并且你在openai注册了key，你就可以使用opanai的模块进行调用。当然应为我们选择LangChain最为我们的中间件，我们也可以使用LangChain封装的模块使用。提供了一个标准的代理接口，一系列可供选择的代理，以及端到端代理的示例。在下载之前你需要安装环境。
基于langchain和本地大模型以及会话式检索增强生成技术实现知识问答
liupras的博客
10-09 1042
本文讲述了基于langchian框架，使用本地部署的nomic-embed-text模型做嵌入检索、llama3.1做回答内容生成的知识问答系统实例。 通过对比测试使用历史聊天记录和不使用历史聊天记录(即：以往的问题和答案)两种情况，我们可以明显看出来使用历史聊天记录的优点：它让大模型产生了“记忆”，可以“理解”和关联上下文，体验更好。
LangChain--如何使用大模型
小森的博客
07-28 3359
LangChain是一个用于构建和管理语言模型链的开源框架，旨在帮助开发者更高效地构建和部署复杂的自然语言处理（NLP）应用。LangChain自身并不开发LLMs，它的核心理念是为各种LLMs实现通用的接口，把LLMs相关的组件“链接”在一起，简化LLMs应用的开发难度。
本地离线模型搭建指南-RAG架构实现
Master_Shifu_的博客
06-23 2233
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG） 是当前最热门的大语言模型（LLM）应用方案之一。RAG结合了信息检索和生成模型的优势，旨在增强生成式模型的知识覆盖和输出准确性。
实操指导：如何通过LangChain有效利用大型模型
walkskyer的博客
01-03 1720
本文详细介绍了如何通过LangChain有效地利用大型模型。从LangChain的基础概念开始，我们探讨了环境准备、安装过程，然后深入到具体的对接步骤，最后通过实际案例展示了LangChain的多种应用场景。通过本文，您不仅了解了LangChain的强大功能和灵活性，还学会了如何实际操作和解决可能遇到的问题。无论是构建聊天机器人、自动生成内容摘要，还是进行数据分析和语言翻译，LangChain都为您打开了一扇通往AI技术世界的大门。
langchain框架轻松实现本地RAG
qyhua的专栏
07-04 2553
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索和生成模型的方法，主要用于解决序列到序列的任务，如问答、对话系统、文本摘要等。它的核心思想是通过从大量文档中检索相关信息，然后利用这些信息来增强生成模型的输出。
构建一个以RAG技术为核心功能的基于自建知识库的本地大模型（二）环境搭建篇
YQQ_0424的博客
07-29 787
以RAG技术为核心功能的基于自建知识库的本地大模型的环境搭建
基于RAG向量数据库搭建
03-29
好的，我现在需要帮助用户了解如何基于RAG模型搭建向量数据库，包括系统架构设计和实现步骤。首先，我要回忆RAG的基本概念，确保自己理解正确。RAG结合了检索和生成，通过从向量数据库中检索相关信息来增强生成的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值