LangChain+InternLM2搭建知识库
书接上文：LlamaIndex+InternLM2构建RAG知识库-CSDN博客
一、配置环境
1.1下载依赖
直接在这之前RAG的环境基础上使用langchain，需要额外安装下面的依赖。
pip install unstructured==0.10.30
pip install chromadb==0.4.15
pip install langchain==0.0.2921.2 模型下载
略
1.3下载开源词向量模型 Sentence Transformer
略
1.4 下载 NLTK 相关资源
略
二、构建知识库
将这些库拉下来
git clone https://gitee.com/open-compass/opencompass.git
git clone https://gitee.com/InternLM/lmdeploy.git
git clone https://gitee.com/InternLM/xtuner.git
git clone https://gitee.com/InternLM/InternLM-XComposer.git
git clone https://gitee.com/InternLM/lagent.git
git clone https://gitee.com/InternLM/InternLM.git新建一个create_db.py文件
# 首先导入所需第三方库
from langchain.document_loaders import UnstructuredFileLoader
from langchain.document_loaders import UnstructuredMarkdownLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from tqdm import tqdm
import os# 获取文件路径函数
def get_files(dir_path):# args：dir_path，目标文件夹路径file_list = []for filepath, dirnames, filenames in os.walk(dir_path):# os.walk 函数将递归遍历指定文件夹for filename in filenames:# 通过后缀名判断文件类型是否满足要求if filename.endswith(".md"):# 如果满足要求，将其绝对路径加入到结果列表file_list.append(os.path.join(filepath, filename))elif filename.endswith(".txt"):file_list.append(os.path.join(filepath, filename))return file_list# 加载文件函数
def get_text(dir_path):# args：dir_path，目标文件夹路径# 首先调用上文定义的函数得到目标文件路径列表file_lst = get_files(dir_path)# docs 存放加载之后的纯文本对象docs = []# 遍历所有目标文件for one_file in tqdm(file_lst):file_type = one_file.split('.')[-1]if file_type == 'md':loader = UnstructuredMarkdownLoader(one_file)elif file_type == 'txt':loader = UnstructuredFileLoader(one_file)else:# 如果是不符合条件的文件，直接跳过continuedocs.extend(loader.load())return docs# 目标文件夹
tar_dir = ["/root/data/InternLM","/root/data/InternLM-XComposer","/root/data/lagent","/root/data/lmdeploy","/root/data/opencompass","/root/data/xtuner"
]# 加载目标文件
docs = []
for dir_path in tar_dir:docs.extend(get_text(dir_path))# 对文本进行分块
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=150)
split_docs = text_splitter.split_documents(docs)# 加载开源词向量模型
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="/root/data/model/sentence-transformer")# 构建向量数据库
# 定义持久化路径
persist_directory = 'data_base/vector_db/chroma'
# 加载数据库
vectordb = Chroma.from_documents(documents=split_docs,embedding=embeddings,persist_directory=persist_directory # 允许我们将persist_directory目录保存到磁盘上
)
# 将加载的向量数据库持久化到磁盘上
vectordb.persist()运行
报错：
Resource punkt_tab not found. Please use the NLTK Downloader to obtain the resource: >>> import nltk >>> nltk.download('punkt_tab') For more information see: https://www.nltk.org/data.html Attempted to load tokenizers/punkt_tab/english/
解决方法： 在create_db.py里面加上
import nltk nltk.download('punkt_tab')
报错：
File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/posthog/client.py", line 78, in <module> def system_context() -> dict[str, Any]: TypeError: 'type' object is not subscriptable
解决方法：
python3.8的版本问题，升级到3.9可以解决。
或者到/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/posthog/client.py
打开 client.py，找到如下代码行：
python
def system_context() -> dict[str, Any]:
将其修改为兼容 Python 3.8 的类型注解：
python
def system_context() -> Dict[str, Any]:
注意：你需要导入 Dict，所以在文件顶部添加：
python
from typing import Dict
再次运行，构建成功
可以看到文件夹下出现了data_base
三、InternLM 接入 LangChain
新建一个LLM.py
from langchain.llms.base import LLM
from typing import Any, List, Optional
from langchain.callbacks.manager import CallbackManagerForLLMRun
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torchclass InternLM_LLM(LLM):# 基于本地 InternLM 自定义 LLM 类tokenizer : AutoTokenizer = Nonemodel: AutoModelForCausalLM = Nonedef __init__(self, model_path :str):# model_path: InternLM 模型路径# 从本地初始化模型super().__init__()print("正在从本地加载模型...")self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True).to(torch.bfloat16).cuda()self.model = self.model.eval()print("完成本地模型的加载")def _call(self, prompt : str, stop: Optional[List[str]] = None,run_manager: Optional[CallbackManagerForLLMRun] = None,**kwargs: Any):# 重写调用函数system_prompt = """You are an AI assistant whose name is InternLM (书生·浦语).- InternLM (书生·浦语) is a conversational language model that is developed by Shanghai AI Laboratory (上海人工智能实验室). It is designed to be helpful, honest, and harmless.- InternLM (书生·浦语) can understand and communicate fluently in the language chosen by the user such as English and 中文."""messages = [(system_prompt, '')]response, history = self.model.chat(self.tokenizer, prompt , history=messages)return response@propertydef _llm_type(self) -> str:return "InternLM" 运行LLM.py
四、构建检索问答链
新建一个test.py
# 导入必要的库
import gradio as gr
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddings
import os
from LLM import InternLM_LLM
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import RetrievalQA# 定义 Embeddings
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="../model/sentence-transformer")# 向量数据库持久化路径
persist_directory = 'data_base/vector_db/chroma'# 加载数据库
vectordb = Chroma(persist_directory=persist_directory, embedding_function=embeddings
)llm = InternLM_LLM(model_path = "../model/internlm2-chat-1_8b")
llm.predict("你是谁")# 我们所构造的 Prompt 模板
template = """使用以下上下文来回答用户的问题。如果你不知道答案，就说你不知道。总是使用中文回答。
问题: {question}
可参考的上下文：
···
{context}
···
如果给定的上下文无法让你做出回答，请回答你不知道。
有用的回答:"""# 调用 LangChain 的方法来实例化一个 Template 对象，该对象包含了 context 和 question 两个变量，在实际调用时，这两个变量会被检索到的文档片段和用户提问填充
QA_CHAIN_PROMPT = PromptTemplate(input_variables=["context","question"],template=template)qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm,retriever=vectordb.as_retriever(),return_source_documents=True,chain_type_kwargs={"prompt":QA_CHAIN_PROMPT})# 检索问答链回答效果
question = "什么是InternLM"
result = qa_chain({"query": question})
print("检索问答链回答 question 的结果：")
print(result["result"])# 仅 LLM 回答效果
result_2 = llm(question)
print("大模型回答 question 的结果：")
print(result_2)运行结果如下，展示出了检索问答链和仅LLM的两种回答效果。很明显前者更加详细
