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使用LlamaIndex构建RAG

article 2024/10/5 19:38:12

使用LlamaIndex构建RAG

  • 一、什么是LlamaIndex
  • 二、环境准备
    • 2.1虚拟环境创建及基础安装
    • 2.2安装llamaIndex相关
    • 2.3下载词向量模型
    • 2.4下载NLTK资源
    • 2.5准备LLM模型
    • 2.6不使用RAG情况下的问答效果
    • 2.7使用llama-index的效果
      • 2.7.1安装llama-index词嵌入依赖
      • 2.7.2获取知识库
      • 2.7.3准备代码
      • 2.7.4运行使用RAG后的效果
      • 2.7.5使用web

本实验在书生·浦语的Intern Studio上完成，采用30% A100 *1，Cuda11.7-conda 镜像

注：以下创建完llamaindex虚拟环境后，相关的命令都是在该环境下操作，如果操作过程有中断，请操作时，先生效该环境。

一、什么是LlamaIndex

LlamaIndex是一个数据框架，它主要用于连接大型语言模型（LLMs）与外部数据源，例如API、PDF文档、SQL数据库等。这个框架的设计目的是为了增强LLM的能力，使其能够理解和生成更准确、更有上下文关联的文本，尤其是在涉及私人数据或特定领域知识的情况下。

LlamaIndex通过创建索引结构来组织和访问数据，这样可以更高效地检索相关信息并将其提供给LLM。这些索引可以是列表索引、向量索引、树索引或关键词索引等，具体取决于数据类型和需求。LlamaIndex还允许用户定制输入提示(prompt)，以优化与LLM的交互方式，从而得到更加精确的响应。

此外，LlamaIndex支持多种编程语言，包括Python和TypeScript，这使得开发者可以根据自己的项目需求选择合适的语言来构建基于LLM的应用程序。由于LLM通常是在大量公共数据上训练的，因此LlamaIndex的介入可以帮助引入私有数据或特定领域的信息，从而使生成的内容更具针对性和实用性。

总之，LlamaIndex是一种工具，它帮助开发者构建能够结合外部数据的智能应用程序，这些应用程序可以更好地理解和生成与特定情境相关的内容。

二、环境准备

2.1虚拟环境创建及基础安装

# 创建虚拟环境
conda create -n llamaindex python=3.10 -y

conda activate llamaindex

conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia -y

pip install einops==0.7.0 protobuf==5.26.1

2.2安装llamaIndex相关

# 安装llamaindex相关
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

2.3下载词向量模型

这里使用sentence-transformer词向量模型，也可以选用别的开源词向量模型来进行 Embedding，目前选用这个模型是相对轻量、支持中文且效果较好的，可以自由尝试别的开源词向量模型

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

将以下代码贴到download_hf.py中


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')

运行

python download_hf.py

2.4下载NLTK资源

在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。正常情况下，其会自动从互联网上下载，但可能由于网络原因会导致下载中断，此处我们可以从国内仓库镜像地址下载相关资源，保存到服务器上。 我们用以下命令下载 nltk 资源并解压到服务器上：

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

2.5准备LLM模型

以下从公共盘中链接模型

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

2.6不使用RAG情况下的问答效果

cd ~/llamaindex_demo
touch llamaindex_internlm.py

将如下代码贴入llamaindex_internlm.py

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)

运行该程序

python llamaindex_internlm.py

在这里插入图片描述回答效果不好，不是我们需要的对XTUNER的回答。

2.7使用llama-index的效果

2.7.1安装llama-index词嵌入依赖

pip install llama-index-embeddings-huggingface==0.2.0 llama-index-embeddings-instructor==0.1.3

2.7.2获取知识库

注：这里使用了xtuner项目的README的md文件，作为后续使用RAG步骤的知识库。

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

2.7.3准备代码

创建python文件

cd ~/llamaindex_demo
touch llamaindex_RAG.py

将如下代码贴入llamaindex_RAG.py


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)

2.7.4运行使用RAG后的效果

运行llamaindex_RAG.py

python llamaindex_RAG.py

在这里插入图片描述以上加入RAG后，将xtuner的说明文档作为知识库，再次提问，可以得到相应的结果了。

2.7.5使用web

pip install streamlit==1.36.0
cd ~/llamaindex_demo
touch app.py

贴入如下代码到app.py

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)

运行之

streamlit run app.py

在这里插入图片描述

做相应端口映射
在这里插入图片描述
访问并提问
在这里插入图片描述

以上是使用llama-index进行RAG的过程，当然也可以使用其他的知识库来实现相应领域的问答。


http://www.kler.cn/news/333557.html

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