LLM之RAG实战（十六）| 使用Llama-2、PgVector和LlamaIndex构建LLM Rag Pipeline

       近年来，大型语言模型（LLM）取得了显著的进步，然而大模型缺点之一是幻觉问题，即“一本正经的胡说八道”。其中RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是解决幻觉比较有效的方法。本文，我们将深入研究使用transformer库、Llama-2模型、PgVector数据库和LlamaIndex库来构建RAG Pipeline完整过程。

一、什么是RAG（检索增强生成）？

       检索增强生成（RAG）模型是传统语言模型与信息检索组件的融合。从本质上讲，RAG利用外部数据（通常来自大型语料库或数据库）来增强大语言模型生成过程，以产生更知情和上下文相关的响应。

二、RAG的工作原理

检索阶段：当查询输入到RAG系统时，首先从数据库中检索相关信息。

增强阶段：然后将检索到的数据输入到一个语言模型中，比如案例中的Llama-2，它会生成一个响应。这种响应不仅基于模型预先训练的知识，还基于在第一阶段检索到的特定信息。

三、Llama-2：大语言模型

       关于Llama-2模型的介绍，可以参考我之前的文章Meta发布升级大模型LLaMA 2：开源可商用

主要功能：

多功能性：Llama-2可以处理各种NLP任务。

上下文理解：它擅长于掌握对话或文本的上下文。

语言生成：Llama-2可以生成连贯且符合上下文的反应。

为什么Llama-2用于RAG？：Llama-2在性能和计算效率方面的平衡使其成为RAG管道的理想候选者，尤其是在处理和生成基于大量检索数据的响应时。

四、PgVector：高效管理矢量数据

       PgVector是PostgreSQL的扩展，PostgreSQL是一个流行的开源关系数据库。它是为处理高维矢量数据而定制的，就像Llama-2等语言模型生成的数据一样。PgVector允许对矢量数据进行高效存储、索引和搜索，使其成为涉及大型数据集和复杂查询的项目的重要工具。

主要功能：

效率：为快速检索高维数据而优化。

集成：与PostgreSQL数据库无缝集成。

可扩展性：适用于处理大规模矢量数据集。

RAG中的重要性：对于RAG，PgVector提供了一个优化的数据库环境来存储和检索矢量化形式的数据，这对检索阶段至关重要。

五、LlamaIndex：连接语言和数据库