Llama 2 + GPT4All + Chroma实现100%本地化RAG，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

今天为大家带来的分享是如何实现100%本地化的大模型应用。我们利用LangChain的模板来创建一个RAG应用，在它的架构中，生成模型采用Llama2，Embedding模型采用GPT4All所提供的组件，向量存储则是Chromadb。

为什么做这期分享呢？ 原因在于，在AI应用的开发中，开发者广泛使用OpenAI等大模型供应商的服务。而随着开发的深入，越来越多的用户发现，在这些模型的使用中，个人数据会交给外部模型处理， 这带来了巨大的隐私泄露的风险。随之而来的，是对纯本地化解决方案的探索。

今天我们就利用LangChain模版来快速构建一个纯本地化的RAG应用。这是一款完全不需要网络就能执行的应用。那我们现在就开始吧。

分享共分为三个部分。

1 - 什么是LangChain模版？

LangChain Templates（模版） 提供了一系列易于部署的AI应用架构，任何人都可以使用，可以开发并贡献，以帮助开发人员更快地投入生产。这是创建、共享、维护、下载和自定义链和代理的新方式。它们都采用标准格式，可以轻松地通过 LangServe 部署，使开发者能够轻松获得产品级的 API产品，同时也提供Playground供测试和体验。

2 - 什么是Ollama？

Ollama是允许开发者在本地运行开源大模型（比如Llama 2）的开源工具。Ollama将模型权重、配置和数据捆绑成一个单一的包，由一个模型文件（Modelfile）定义。它优化了设置和配置细节，包括GPU的使用。

Ollama的官方代码仓库：https://github.com/jmorganca/ollama

3 - 利用模版rag-chroma-private创建RAG应用

我们现在开始创建应用。

首先安装LangChain CLI。这是使用LangChain模版的重要工具。

$ pip install -U langchain-cli

现在就可以在命令行中使用 langchain 命令。

利用该CLI创建LangChain应用 private-llm 。命令如下：

01coder@localhost langchain-templates % langchain app new private-llm``What package would you like to add? (leave blank to skip):` `01coder@localhost langchain-templates % cd private-llm` `01coder@localhost private-llm % ls``Dockerfile      README.md       app             packages        pyproject.toml

接下来为应用添加模版 rag-chroma-private。此模板实现RAG，并不依赖外部API。它利用了Ollama提供的Llama 2模型，GPT4All用于Embedding，以及Chroma用于向量存储。

01coder@localhost private-llm % langchain app add rag-chroma-private```Would you like to `pip install -e` the template(s)? [y/n]: y```Adding https://github.com/langchain-ai/langchain.git@master...` `- Downloaded templates/rag-chroma-private to rag-chroma-private``......``Successfully installed asgiref-3.7.2 bcrypt-4.1.1 ...``   ``To use this template, add the following to your app:``   `` ```````from rag_chroma_private import chain as rag_chroma_private_chain``   ``add_routes(app, rag_chroma_private_chain, path="/rag-chroma-private")`` ```

现在将上述命令执行的输出最后给出的代码加入app/server.py。

from rag_chroma_private import chain as rag_chroma_private_chain``   ``add_routes(app, rag_chroma_private_chain, path="/rag-chroma-private")``   

这条route正是该langchain应用在该模版的支持下提供的接口。

在运行该应用前，还需要安装Ollama，以支持本地运行开源大模型，比如Llama 2 7B。

按 https://github.com/jmorganca/ollama 提供的安装指令完成安装，我们应该在命令行可以使用工具 ollama 。通过如下命令拉取期望使用的模型。模版 rag-chroma-private 使用的是模型 llama2:7b-chat，我们通过如下命令拉取：

$ ollama pull llama2:7b-chat

启动 ollama 服务

$ ollama serve

现在可以通过以下命令，启动应用 private-llm。

$ langchain serve

正常启动后，我们期望看到如下输出：

我们来试试Playground。浏览器中访问：

http://127.0.0.1:8000/rag-chroma-private/playground/

该RAG应用的知识库是什么呢？我们看看模版源码就清楚了。

https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/master/templates/rag-chroma-private/rag_chroma_private/chain.py

模版的核心代码chain.py中，定义了加载的数据。

loader = WebBaseLoader("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/")``data = loader.load()

正是这一篇博文 LLM Powered Autonomous Agents：

https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/

大家可以基于这篇文章的内容来问答。

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好了，今天就分享到这里。虽然是个非常简单的RAG应用，但是也期望能以此给到大家一些启发，如何利用优秀的开源项目，帮助开发者快速构建100%本地化的AI应用，为用户提供优秀的产品体验时，确保用户数据的隐私性。

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