【书生大模型实战营第三期 | 基础岛第4关-InternLM + LlamaIndex RAG 实践】

已于 2024-08-20 14:31:15 修改
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分类专栏： 书生大模型实战营 文章标签： 书生大模型实战营
于 2024-08-09 14:11:33 首次发布
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学习心得：InternLM + LlamaIndex RAG 实践

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摘要

本文学习心得基于对《llamaindex+Internlm2 RAG实践》课程的学习，该课程详细介绍了如何使用 LlamaIndex 框架来部署 InternLM2 1.8B 模型，并实现检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）技术。通过本课程的学习，我深入了解了 RAG 技术的原理，以及如何通过 LlamaIndex 框架增强大型语言模型的能力。
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文章大纲

  1. 前置知识：理解 RAG 技术的背景和重要性。
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  2. 环境与模型准备：配置基础环境，创建 conda 环境，安装 LlamaIndex 及相关依赖。
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书生大模型实战营（第3期）基础岛第4关--InternLM + LlamaIndex RAG 实践
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书生大模型（第3期）基础岛第4关--InternLM + LlamaIndex RAG 实践，基于 LlamaIndex 构建自己的 RAG 知识库，寻找一个问题 A 在使用 LlamaIndex 之前InternLM2-Chat-1.8B模型不会回答，借助 LlamaIndex 后 InternLM2-Chat-1.8B 模型具备回答 A 的能力
第三期书生大模型实战营（【基础岛】- 第4关 | InternLM + LlamaIndex RAG 实践）
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基础岛通关奖励：结营证书，解锁全部 50% A100 权限，1688 算力点奖励助力项目申请和落地。
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光刻机是电子工业中最重要的设备，也是世界上造价最高的设备。光刻机是电子工业中最重要的设备，也是世界上造价最高的设备。光刻机是电子工业中最重要的设备，也是世界上造价最高的设备。光刻机是电子工业中最重要的设备，也是世界上造价最高的设备。光刻机是电子工业中最重要的设备，也是世界上造价最高的设备。光刻机是电子工业中最重要的设备，也是世界上造价最高的设备。给模型注入新知识的方式，可以简单分为两种方式，一种是内部的，即更新模型的权重，另一个就是外部的方式，给模型注入格外的上下文或者说外部信息，不改变它的的权重。
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编辑download_hf.py脚本文件，输入如下代码，注意下载模型命令中文件保存的路径，如果是使用实战营的开发机，可直接使用下面的命令，如果不是需要修改下载模型命令中目录到自己需要的位置。和1.6一样需要注意目录问题，若是使用实战营的开发机可直接使用以下命令，若不是需要将第一行命令中目录修改至需要位置，比如我修改后的是：cd /mnt/workspace。由于第一次尝试使用魔搭，没有集成conda，需要单独安装，但是运行到后面可能由于版本冲突，导致失败，重新使用实战营的开发机进行尝试，可以跳过此步骤。
（笔记）第三期书生·浦语大模型实战营（十一卷王场）–书生基础岛第4关---InternLM + LlamaIndex RAG 实践
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学员闯关手册：https://aicarrier.feishu.cn/wiki/ZcgkwqteZi9s4ZkYr0Gcayg1n1g?课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV19E4m1X79q/课程文档：关卡作业：https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp3/docs/L1/LlamaIndex/task.md开发机平台：https://studio.intern-ai.org.cn/
8.17 书生大模型实战营-基础岛4 -InternLM+LlamaIndex RAG 实践作业
zjzjsuus的博客
08-18 1203
1. 模型幻觉对于一些大模型不知道的知识，大模型可能会胡乱生成，并且试图让其看起来合理！2. 过时知识大模型本身在训练时，是一次性训练，因此采用的是过去的知识。当我们想要一些最新的知识时，大模型回答不了3. 缺乏透明和可追溯的推理过程大模型在生成回答时，可能答案是正确的，但是并不能展现大模型本身的一个推理过程，RAG的技术可以帮助我们追溯推理过程（对于这个点有点疑惑如图所示，由于xtuner是一款比较新的框架，训练数据库中并没有收录到它的相关信息。左图中问答均未给出准确的答案。右图未对。
（作业）第三期书生·浦语大模型实战营（十一卷王场）–书生基础岛第4关---InternLM + LlamaIndex RAG 实践
haidizym的博客
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任务要求：基于 LlamaIndex 构建自己的 RAG 知识库，寻找一个问题 A 在使用 LlamaIndex 之前InternLM2-Chat-1.8B模型不会回答，借助 LlamaIndex 后 InternLM2-Chat-1.8B 模型具备回答 A 的能力，截图保存。浏览器：http://localhost:8501。注：这个好慢呀，好几十分钟了还是这个样子。rag后的问答显示效果。注：约用了40多分钟。没有rag的问答效果。
【书生浦语大模型实战营第三期】基础岛 InternLM + LlamaIndex RAG 实践
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llamaindex+Internlm2 RAG实践。
【书生大模型实战营】基础岛 第4关 InternLM + LlamaIndex RAG 实践
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给模型注入新知识的方式，可以简单分为两种方式，一种是内部的，即更新模型的权重，另一个就是外部的方式，给模型注入格外的上下文或者说外部信息，不改变它的的权重。第一种方式，改变了模型的权重即进行模型训练，这是一件代价比较大的事情，大语言模型具体的训练过程，可以参考InternLM2技术报告。对比两种注入知识方式，第二种更容易实现。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？
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