【书生大模型实战营】Llamaindex RAG实践

【书生大模型实战营】Llamaindex RAG实践

任务要求

任务要求：基于 LlamaIndex 构建自己的 RAG 知识库，寻找一个问题 A 在使用 LlamaIndex 之前InternLM2-Chat-1.8B模型不会回答，借助 LlamaIndex 后 InternLM2-Chat-1.8B 模型具备回答 A 的能力，截图保存。

环境准备

激活环境：

conda activate /root/share/pre_envs/icamp3_demo

安装llama-index相关的包：

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

这个花的实践可能会长一些。

下载 Sentence Transformer 模型，新建一个python文件，内容为：

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')

然后运行，该文件会将模型下载到/root/model/sentence-transformer文件夹中。

如果出现超时，使用export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com设置全局环境，然后再运行。下载成功截图为：

下载 NLTK 相关资源，使用如下命令：

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

软连接InternLM2 1.8B，这一部分是为了让模型路径简化，使用如下命令：

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

然后到项目文件夹创建一个文件，内容为：

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)

然后运行该代码，得到的结果为：

此时结果是不对的，接下来将使用RAG解决这个问题。

LlamaIndex RAG

先安装好相关的依赖：

pip install llama-index-embeddings-huggingface llama-index-embeddings-instructor

在项目文件夹下新建一个data文件夹，然后clone一个项目，命令为：

git clone https://github.com/InternLM/xtuner.git
mv xtuner/README_zh-CN.md ./

回到项目的主目录，新建一个python文件，内容为：

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settingsfrom 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_modelllm = 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)

然后运行该文件，得到的结果为：

实际上，它是将README_zh-CN.md里面的内容给找出来了。

LlamaIndex web网页

首先安装依赖pip install streamlit==1.36.0，然后创建python文件，内容为：

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 HuggingFaceLLMst.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_modelllm = 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 = llmdocuments = 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)

然后运行streamlit run app.py，最终得到的界面为：

RAG实战任务

询问它关于主刑的种类有哪些，它只会重复输出：

因为它没有相关的知识，因此无法正确回答。然后，我们引入刑法的文件，大致内容为：

第一条	【立法目的】为了惩罚犯罪，保护人民，根据宪法，结合我国同犯罪作斗争的具体经验及实际情况，制定本法。第二条	【任务】中华人民共和国刑法的任务，是用刑罚同一切犯罪行为作斗争，以保卫国家安全，保卫人民民主专政的政权和社会主义制度，保护国有财产和劳动群众集体所有的财产，保护公民私人所有的财产，保护公民的人身权利、民主权利和其他权利，维护社会秩序、经济秩序，保障社会主义建设事业的顺利进行。第三条	【罪刑法定】法律明文规定为犯罪行为的，依照法律定罪处刑;法律没有明文规定为犯罪行为的，不得定罪处刑。第四条	【法律面前人人平等】对任何人犯罪，在适用法律上一律平等。不允许任何人有超越法律的特权。第五条	【罪责刑相适应】刑罚的轻重，应当与犯罪分子所犯罪行和承担的刑事责任相适应。

放入law_data文件夹中，然后更改如下代码：

 documents = SimpleDirectoryReader("/root/llamaindex_demo/law_data").load_data()

然后运行，结果为：


但有些问题它还是回答的不好，这应该跟检索的资料的格式有关，或者语义检索能力还有待加强。