代码实现本地llm rag

<think>好的，用户想了解如何通过代码实现本地LLM RAG系统，使用Python或常见机器学习框架。首先，我需要回忆RAG的基本概念和流程。RAG是检索增强生成，结合了检索外部知识库和生成模型的能力。根据用户提供的引用，引用[1]提到了使用Ollama、Python和ChromaDB来构建RAG应用，而引用[2]则有一个简化的RAG系统示例代码。 首先，我应该确定实现RAG的关键步骤：文档加载、文本分块、向量存储、检索和生成。然后，需要选择合适的库和工具。用户提到的Ollama可能用于本地运行LLM，ChromaDB作为向量数据库，LangChain可以简化流程。但引用[2]中的示例使用了Hugging Face的模型和FAISS，可能更贴近用户的需求，因为用户希望代码示例。 接下来，需要确保代码示例的可行性。检查所需的库是否常见，比如transformers、sentence-transformers、langchain等。同时，考虑用户可能的环境配置问题，比如安装这些库的步骤是否需要说明。不过用户可能更关注代码结构，所以应该保持简洁，同时注释清楚每个步骤。 然后，分析用户可能的深层需求。用户提到“本地LLM”，所以可能需要使用可以在本地运行的模型，如Hugging Face的模型，而不是依赖API。Ollama也是一个选择，但引用[2]的示例已经使用了Hugging Face，可能更易实现。此外，代码示例是否需要包括文档加载、处理、检索和生成的完整流程？是的，用户需要完整的示例，所以需要覆盖所有步骤。 还需要注意代码的正确性。例如，使用正确的嵌入模型，如'sentence-transformers/all-mpnet-base-v2'，以及正确的检索和生成步骤。在生成部分，可能需要结合检索到的文档块和问题，输入到LLM中生成答案。同时，要处理可能的错误，比如文档加载失败或模型未找到，但示例代码可能不需要处理这些细节，保持简洁。 另外，用户可能对各个步骤的原理不太清楚，所以需要在解释部分简要说明每个步骤的作用，比如分块是为了处理长文本，向量化是为了相似度检索等。同时，引用提供的资料，如引用[1]和[2]，需要在回答中适当标注，确保引用正确。 最后，生成相关问题，需要考虑用户可能进一步的问题，比如优化检索效果、处理更大数据、评估RAG性能等。这些问题应该围绕RAG系统的不同方面，帮助用户深入理解。 总结步骤：导入必要库→加载文档→分块→向量化存储→检索→生成回答。代码示例需要展示整个流程，并添加注释说明。同时，解释每个部分的作用，并引用相关文献。最后的问题要引导用户深入探索。</think>以下是使用Python构建本地LLM RAG系统的实现步骤和完整代码示例，结合了检索增强生成的核心技术原理： ### 一、RAG系统实现步骤 1. **文档向量化**：将知识库转换为可检索的向量形式 2. **语义检索**：根据输入问题查找相关文档片段 3. **答案生成**：结合检索结果生成最终答案 ### 二、完整代码实现（使用Hugging Face生态） ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM from sentence_transformers import SentenceTransformer from langchain.document_loaders import TextLoader from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter import faiss import numpy as np # 1. 文档加载与处理 loader = TextLoader("knowledge.txt") documents = loader.load() # 2. 文本分块（处理长文本） text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50) texts = text_splitter.split_documents(documents) # 3. 向量化模型加载 encoder = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-mpnet-base-v2') # 4. 创建向量数据库 embeddings = encoder.encode([text.page_content for text in texts]) dimension = embeddings.shape[1] index = faiss.IndexFlatL2(dimension) index.add(np.array(embeddings)) # 5. 检索增强生成函数 def rag_query(question, top_k=3): # 问题向量化 question_embedding = encoder.encode([question]) # 相似度检索 distances, indices = index.search(question_embedding, top_k) # 组合上下文 context = " ".join([texts[i].page_content for i in indices[0]]) # 生成模型加载 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/flan-t5-base") model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("google/flan-t5-base") # 构造生成输入 input_text = f"基于以下上下文回答问题：{context}\n\n问题：{question}" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True) # 生成答案 outputs = model.generate(**inputs, max_length=200) return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) # 示例使用 print(rag_query("强化学习的主要应用场景有哪些？")) ``` ### 三、关键技术解析 1. **文档处理**：使用`CharacterTextSplitter`将长文档分割为500字符的块，保留50字符重叠防止信息截断[^1] 2. **向量编码**：选用`sentence-transformers/all-mpnet-base-v2`模型实现768维语义向量编码 3. **相似度检索**：通过FAISS实现高效向量相似度搜索，支持百万级文档毫秒级响应 4. **生成模型**：使用`flan-t5-base`作为基础生成模型，在消费级GPU上即可运行 ### 四、系统优化方向 1. **混合检索**：结合关键词检索与向量检索提升召回率 2. **重排序**：对检索结果进行相关性重排序 3. **提示工程**：优化输入模板提升生成质量 ```python # 优化后的提示模板示例 def build_prompt(context, question): return f"""基于以下证据，用中文给出专业、准确的回答： [证据开始] {context} [证据结束] 问题：{question} 要求： 1. 答案必须基于提供的证据 2. 如果证据不足请说明 3. 使用简洁明了的表述""" ```