Llamaindex RAG实践-第三期闯关大挑战

1.1 配置基础环境

在资源配置中， 30% A100 * 1 的选项，如果使用10% A100 * 1，无法运行。

1.2 安装 Llamaindex

conda activate demo
pip install llama-index==0.10.38 llama-index-llms-huggingface==0.2.0 "transformers[torch]==4.41.1" "huggingface_hub[inference]==0.23.1" huggingface_hub==0.23.1 sentence-transformers==2.7.0 sentencepiece==0.2.0

1.3 下载 Sentence Transformer 模型

cd ~
mkdir llamaindex_demo
mkdir model
cd ~/llamaindex_demo
touch download_hf.py

打开download_hf.py 贴入以下代码

import os

# 设置环境变量
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'

# 下载模型
os.system('huggingface-cli download --resume-download sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 --local-dir /root/model/sentence-transformer')

然后，在 /root/llamaindex_demo 目录下执行该脚本即可自动开始下载：

cd /root/llamaindex_demo
conda activate demo
python download_hf.py

1.4 下载 NLTK 相关资源

使用开源词向量模型构建开源词向量的时候，需要用到第三方库 nltk 的一些资源，先将资源下载保存到本地。

cd /root
git clone https://gitee.com/yzy0612/nltk_data.git  --branch gh-pages
cd nltk_data
mv packages/*  ./
cd tokenizers
unzip punkt.zip
cd ../taggers
unzip averaged_perceptron_tagger.zip

2. LlamaIndex HuggingFaceLLM

运行以下指令，把 InternLM2 1.8B 软连接出来

cd ~/model
ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b/ ./

运行以下指令，新建一个python文件

cd ~/llamaindex_demo
touch llamaindex_internlm.py

打开llamaindex_internlm.py 贴入以下代码

from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM
from llama_index.core.llms import ChatMessage
llm = HuggingFaceLLM(
    model_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",
    tokenizer_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",
    model_kwargs={"trust_remote_code":True},
    tokenizer_kwargs={"trust_remote_code":True}
)

rsp = llm.chat(messages=[ChatMessage(content="xtuner是什么？")])
print(rsp)

之后运行

conda activate demo
cd ~/llamaindex_demo/
python llamaindex_internlm.py

3. LlamaIndex RAG

安装 LlamaIndex 词嵌入向量依赖

conda activate demo
pip install llama-index-embeddings-huggingface llama-index-embeddings-instructor

运行以下命令，获取知识库

cd ~/llamaindex_demo
mkdir data
cd data
git clone https://github.com/InternLM/xtuner.git
mv xtuner/README_zh-CN.md ./

运行以下指令，新建一个python文件

cd ~/llamaindex_demo
touch llamaindex_RAG.py

打开llamaindex_RAG.py贴入以下代码

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings

from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM

#初始化一个HuggingFaceEmbedding对象，用于将文本转换为向量表示
embed_model = HuggingFaceEmbedding(
#指定了一个预训练的sentence-transformer模型的路径
    model_name="/root/model/sentence-transformer"
)
#将创建的嵌入模型赋值给全局设置的embed_model属性，
#这样在后续的索引构建过程中就会使用这个模型。
Settings.embed_model = embed_model

llm = HuggingFaceLLM(
    model_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",
    tokenizer_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",
    model_kwargs={"trust_remote_code":True},
    tokenizer_kwargs={"trust_remote_code":True}
)
#设置全局的llm属性，这样在索引查询时会使用这个模型。
Settings.llm = llm

#从指定目录读取所有文档，并加载数据到内存中
documents = SimpleDirectoryReader("/root/llamaindex_demo/data").load_data()
#创建一个VectorStoreIndex，并使用之前加载的文档来构建索引。
# 此索引将文档转换为向量，并存储这些向量以便于快速检索。
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
# 创建一个查询引擎，这个引擎可以接收查询并返回相关文档的响应。
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("xtuner是什么?")

print(response)

之后运行

conda activate demo
cd ~/llamaindex_demo/
python llamaindex_RAG.py

4. LlamaIndex web

运行以下指令，新建一个python文件

cd ~/llamaindex_demo
touch app.py

打开app.py贴入以下代码

import streamlit as st
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM

st.set_page_config(page_title="llama_index_demo", page_icon="🦜🔗")
st.title("llama_index_demo")

# 初始化模型
@st.cache_resource
def init_models():
    embed_model = HuggingFaceEmbedding(
        model_name="/root/model/sentence-transformer"
    )
    Settings.embed_model = embed_model

    llm = HuggingFaceLLM(
        model_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",
        tokenizer_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",
        model_kwargs={"trust_remote_code": True},
        tokenizer_kwargs={"trust_remote_code": True}
    )
    Settings.llm = llm

    documents = SimpleDirectoryReader("/root/llamaindex_demo/data").load_data()
    index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
    query_engine = index.as_query_engine()

    return query_engine

# 检查是否需要初始化模型
if 'query_engine' not in st.session_state:
    st.session_state['query_engine'] = init_models()

def greet2(question):
    response = st.session_state['query_engine'].query(question)
    return response

      
# Store LLM generated responses
if "messages" not in st.session_state.keys():
    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？"}]    

    # Display or clear chat messages
for message in st.session_state.messages:
    with st.chat_message(message["role"]):
        st.write(message["content"])

def clear_chat_history():
    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？"}]

st.sidebar.button('Clear Chat History', on_click=clear_chat_history)

# Function for generating LLaMA2 response
def generate_llama_index_response(prompt_input):
    return greet2(prompt_input)

# User-provided prompt
if prompt := st.chat_input():
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
    with st.chat_message("user"):
        st.write(prompt)

# Gegenerate_llama_index_response last message is not from assistant
if st.session_state.messages[-1]["role"] != "assistant":
    with st.chat_message("assistant"):
        with st.spinner("Thinking..."):
            response = generate_llama_index_response(prompt)
            placeholder = st.empty()
            placeholder.markdown(response)
    message = {"role": "assistant", "content": response}
    st.session_state.messages.append(message)

运行：

streamlit run app.py

根据之前的端口转发方式：

ssh -p {开发机端口} root@ssh.intern-ai.org.cn -CNg -L 7860:127.0.0.1:8501 -o StrictHostKeyChecking=no