从零实现本地大模型RAG部署

已于 2025-04-08 06:09:13 修改
阅读量486 收藏 9
点赞数 5
分类专栏： 大模型 文章标签： RAG ragflaw 检索增强 语言模型
于 2025-04-06 23:30:25 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY 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/suoxd123/article/details/147032230
版权

1. RAG概念

RAG（Retrieval-Augmented Generation）即检索增强生成，是一种结合信息检索与大型语言模型（大模型）的技术。从外部知识库（如文档、数据库或网页）中实时检索相关信息，并将其作为输入提供给 大模型，从而增强模型生成答案的能力，具体是指在大模型生成回答之前，先从知识库中查找相关的知识内容，增强信息生成过程中的知识库中的内容，从而提升生成的质量和准确性，这一过程分为三个阶段：

检索：使用向量数据库和近似最近邻（ANN）算法快速定位与查询相关的文本片段。
融合：将检索到的信息处理后与原始查询结合，形成扩展的上下文。
生成：大模型 基于融合后的上下文生成最终答案，减少“幻觉”现象。

2. RAGFlow 部署

RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG引擎。它为任何规模的企业提供了一个简化的RAG工作流程，结合LLM（大型语言模型）提供真实的问答功能，并得到各种复杂格式数据的充分引用。

2.1 源码加载

# 网盘地址: https://pan.baidu.com/s/1m0nUnq5po4zpnIWPvU_obw?pwd=zhen
git clone git@github.com:infiniflow/ragflow.git

在这里插入图片描述

2.2 修改配置版本

$ cd ragflow/docker
# 修改配置文件安装v0.17.2，默认是v0.17.2-slim
nano .env
RAGFlow 镜像标签镜像大小 (GB)具备嵌入模型是否稳定版
v0.17.2≈9✔️是
v0.17.2-slim≈2❌是
nightly≈9✔️否
nightly-slim≈2❌否

在这里插入图片描述

2.3 docker执行安装

cd 
# 仅使用CPU 执行任务:
# docker compose -f docker-compose.yml up -d
# 使用 GPU 加速:
docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d
  • v0.17.2-slim
    在这里插入图片描述
  • v0.17.2
    在这里插入图片描述

3. 运行效果

http://localhost:80

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

【大模型】大模型RAG检索增强生成技术使用详解
congge
11-17 5922
大模型RAG检索增强生成技术使用详解
Langchain-Chatchat本地部署的解决方案
热门推荐
herosunly的博客
08-28 15万+
本文主要介绍了Langchain-Chatchat本地部署的解决方案，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 3. 启动xinference 4. 启动Langchain-Chatchat
简话 RAG 本地部署(DeepSeek + RAGFlow)
捉虫客 de 博客
02-11 1万+
RAG = DeepSeek + OLlama + Docker + RAGFlow + Windows 11 简话 RAG 本地部署
最近，大模型岗位爆了。。。
qq_46094651的博客
02-16 292
重磅消息，国资委打响了国内AI第一枪！这意味着传统行业又迎来了一次大洗牌，现在国内头部人工智能公司已经开始用AI数字人助力各行各业，除此之外，知名大厂也都在布局AI市场。懂的程序员年薪已经翻到风口之下，与其焦虑被行业淘汰，不如先人一步掌握 AI 大模型技术。为帮助大家提升竞争力，为了帮助普通程序员享受时代红利，
DeepSeek + Ollama + RAGFagflow：云端部署个人/团队知识库！
holdcloud的博客
03-06 1482
慧星云作为领先的 AI 算力租赁云平台，现支持云端使用 DeepSeek，并结合 Ollama 和 RAGFlow 两个软件，为个人和团队提供高效、便捷的知识库部署方案。
大模型部署搭建：如何速成RAG+Agent框架大模型应用搭建
pythonhy的博客
11-16 846
目前有关大模型的定义与算法介绍的文章已经很多，本文侧重于能力总结和实操搭建部分，从大模型应用的多个原子能力实现出发，到最终串联搭建一个RAG+Agent架构的大模型应用，让个人对于大模型应用如何落地更加具有体感。
如何从0部署一个大模型RAG应用
AliCloudROS的博客
10-25 826
本文将为您介绍如何零基础部署一套RAG应用，并在移动端随时调用您的RAG应用。利用阿里云人工智能平台PAI和AppFlow，您将可以轻松的部署一套大模型RAG应用并且集成到多个分发渠道中。下面以钉钉群聊场景为例为您介绍PAI + AppFlow的部署方案。
用通俗易懂的方式讲解：大模型 Rerank 模型部署及使用技巧总结
2301_78285120的博客
03-12 1万+
RAG 是一种结合了信息检索和文本生成的语言模型技术。简单来说，当你向大语言模型（LLM）提出一个问题时，RAG 首先会在一个大型的文档集合中寻找相关信息，然后再基于这些信息生成回答。Rerank 的工作就像是一个智能的筛选器，当 RAG 从文档集合中检索到多个文档时，这些文档可能与你的问题相关度各不相同。有些文档可能非常贴切，而有些则可能只是稍微相关或者甚至是不相关的。这时，Rerank 的任务就是评估这些文档的相关性，然后对它们进行重新排序。它会把那些最有可能提供准确、相关回答的文档排在前面。
RAG项目第一集：大模型的本地加载和提供API接口
AAI666666的博客
05-22 1223
于这个项目来说，因为考虑到数据不能出公司，所以不能用OPENAI的模型和接口，选择开源的大模型成了首要的问题，可根据显卡等配置的具体情况，选择不同参数的模型，笔者测试了llama2的13B模型，感觉不错，但是FASTCHAT不支持4Bite量化，所以改成了阿里的通义千问7B，也可以更好的理解中文。
本地部署AI大模型之RAG：详解什么是RAG
m0_37982378的博客
02-19 512
RAG（检索增强生成）融合检索与生成式大语言模型，通过检索外部知识库信息辅助生成，提升模型在问答、文本摘要等知识密集型任务中的表现。它解决传统语言模型知识时效性不足、易出事实性错误及领域局限性等问题，具有提高回答准确性、增强内容可追溯性等优势，关键组件包括检索器、外部知识库和生成器，典型应用场景涵盖问答系统、客服助手、学术研究等。
本地部署开源大模型的完整教程LangChain + Streamlit+ Llama
04-07
为了在本地CPU上运行LLM，需要使用GGML格式的本地模型。可以直接从Hugging Face Models存储库下载bin文件，并将其放置在项目的models目录中。由于GGML是C++库，还需要通过Python调用C++接口，这一步骤相对简单，可以...
基于RAG大模型技术开发的私有知识库智能问答系统源码+运行部署教程.zip
最新发布
04-03
该系统实现了大模型应用部署的五大核心场景:大模型通用领域知识问答、本地私有知识库问答、实时互联网搜索问答、AI代理问答以及大模型推荐系统。同时,该系统包含完整的RAG评估方案和流程,并支持Docker容器部署,提供...
RAG模型的部署：从实验室到实际应用的桥梁
AI天才研究院
03-13 198
随着计算机技术的飞速发展，人工智能（AI）已经成为了当今科技领域的热门话题。从自动驾驶汽车到智能家居，AI技术已经渗透到我们生活的方方面面。在这个过程中，深度学习和神经网络技术的发展为AI领域带来了革命性的变革。RAG模型作为一种新型的深度学习模型，在自然语言处理、计算机视觉等领域具有广泛的应用前景。然而，将RAG模型从实验室应用到实际场景中仍然面临许多挑战，包括：检索效果的提升：如何提高检索器的检索效果，从而使得生成器能够利用更加准确和丰富的知识。
大模型 | 复合人工智能系统的部署模式（一）RAG / 对话式RAG
m0_56255097的博客
08-26 1041
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
RAG：本地部署Langchain-Ollma(Windows)
MurphyStar的博客
07-01 2474
RAG，即“Retrieval Augmented Generation”（检索增强生成），是一种结合了检索和生成技术的自然语言处理模型。它主要用于文本生成任务，能够利用外部知识源来增强生成的文本，从而提高生成质量。相较于微调技术，RAG能够更加短平快的吸纳本地知识并整合大模型进行问答。因此本地部署了一个基于Langchain🦜🔗 + Ollma🐫的RAG应用，以检索本地知识库生成回答。
RAGapp: 企业级智能RAG应用的简易部署方案
2301_81940605的博客
12-25 645
在人工智能快速发展的今天,如何让企业能够方便地利用最新的AI技术,特别是检索增强生成(RAG)技术,已经成为一个迫切需要解决的问题。RAGapp应运而生,它为企业提供了一种简单易用的RAG应用部署方案。
用通俗易懂的方式讲解：一文详解大模型 RAG 模块
2301_78285120的博客
02-02 9515
RAG 技术是一种检索增强生成的方法，结合了大型语言模型和检索系统的优势，以提高生成内容的准确性、相关性和时效性。相比于仅依赖大型语言模型的生成，RAG技术可以从外部知识库中检索信息，避免了模型的幻觉问题，并提升了对实时性要求较高问题的处理能力。与传统的知识库问答系统相比，RAG技术更加灵活，可以处理非结构化的自然语言文本。RAG并非旨在取代已有的知识库问答系统，而是作为一种补充，强调实时性和准确性，并且通过结合生成和检索机制来提升自然语言处理任务的效果。增强数据获取。
RAG模型性能优化与部署实践
AI天才研究院
04-01 636
近年来，基于Transformer的自然语言处理模型取得了巨大的成功,其中包括广受关注的GPT系列模型。这些大型语言模型具有强大的生成能力,在文本生成、问答、摘要等任务上取得了州际水平的性能。然而,这些模型通常体积庞大,训练和部署成本高昂,这限制了它们在实际应用中的推广。随着研究的不断深入,出现了一系列轻量级的语言模型,如DistilBERT、TinyBERT等,它们在保持较高性能的同时大幅减小了模型规模。这些模型为实际应用提供了可能性。但是,即使是这些轻量级模型,在部署和优化方面仍然存在一些挑战。
RAG实战：Ollama+MaxKB本地知识库部署
2401_85390073的博客
07-04 1757
相对来说，容易安装且功能较完善，30 分钟内即可上线基于本地大模型的知识库问答系统，并嵌入到第三方业务系统中。缺点是如果你的电脑配置不高，问题回答响应时间较长。
rag部署本地大模型
01-24
### 如何在本地环境中部署大型机器学习模型 #### 准备工作环境 为了成功地在本地部署大型机器学习模型，首先需要准备适当的工作环境。这包括安装必要的软件包以及配置硬件设施来支持模型运算的需求[^1]。 对于大多数情况而言，推荐采用虚拟环境管理工具如`conda`创建独立的Python环境，并利用pip或其他方式安装所需的依赖项： ```bash conda create -n llm_env python=3.9 conda activate llm_env pip install torch transformers datasets evaluate accelerate ``` 上述命令会建立一个新的名为llm_env的Conda环境并激活它；接着安装PyTorch框架及其配套组件Transformers库——这是处理自然语言处理任务所必需的基础构件之一。 #### 获取预训练模型 接下来是从Hugging Face Model Hub下载预先训练好的大规模语言模型(LLMs)，例如BERT、GPT系列等。这类现成可用的大规模参数量级的语言模型能够显著减少自行训练所需的时间成本和技术难度。 可以借助transformers库中的AutoModel类轻松加载指定名称下的远程仓库内保存的最佳版本权重文件: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english') model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english') ``` 这段代码片段展示了怎样实例化一个DistilBert架构下微调过的二元情感分析器对象。 #### 设置推理服务接口 完成以上准备工作之后，则需考虑如何让外部应用程序访问这个已经加载完毕待命执行推断操作的服务端点。一种常见做法就是编写RESTful API服务器程序，允许客户端发送HTTP请求传递输入文本字符串给后端处理器解析响应结果返回JSON格式的数据结构体。 Flask web framework非常适合用来快速搭建这样的轻量级Web应用层面上的应用案例研究[^4]: ```python from flask import Flask, request, jsonify import torch app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): input_text = request.json.get('text') inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) prediction = int(torch.argmax(outputs.logits)) response = {'prediction': 'positive' if prediction==1 else 'negative'} return jsonify(response) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8080) ``` 此段脚本定义了一个简单的API路由/predict接受POST方法提交过来的内容主体里携带的消息体中提取出键为"text"对应的值作为下一步骤传入到先前初始化成功的Transformer pipeline内部去评估其极性倾向度得分最后封装好答案反馈回去结束整个交互流程。
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

打赏作者

具身小站

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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