vLLM,构建ragflow-flow

<think>我们正在构建一个基于vLLM的RAGFlow-Flow应用。RAGFlow-Flow是指结合了RAG（检索增强生成）和工作流（Flow）的应用，其中vLLM作为高效推理引擎。 根据引用[1]，私有化部署需要定制化实现私有知识库，通过RAG、工作流等功能构建特定任务应用。引用[3]提到模块化RAG，它不局限于单一流水线，可以利用LLM的反思能力，构建更灵活的RAG范式，例如让模型自己决定何时调用检索工具，类似于RAG Agent。 因此，使用vLLM构建RAGFlow-Flow应用，我们可以设计一个模块化的工作流程，其中vLLM负责高效生成，同时结合检索模块和决策模块（由模型自身控制流程）。 步骤概述： 1. 部署vLLM服务：启动vLLM服务器，提供API接口。 2. 构建检索模块：建立私有知识库的索引（如使用FAISS等向量数据库）。 3. 设计工作流（Flow）： - 输入问题。 - 根据问题，可能先进行检索（或者由模型决定是否需要检索）。 - 将检索到的相关文档片段和问题一起输入vLLM生成答案。 - 根据模型输出，可能进行多轮迭代（如模型反思后决定进一步检索，再生成）。 4. 实现决策模块：训练或提示模型（如使用ReAct等范式）使其能够决策何时调用检索。 具体实现： 1. 部署vLLM服务： 参考引用[2]，我们可以使用类似ollama的工具，但这里我们直接使用vLLM。 安装vLLM: `pip install vllm` 启动服务（例如使用Qwen-7B模型）： ```bash python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model qwen/7b --trust-remote-code ``` 注意：不同模型可能需要不同的参数，如`--trust-remote-code`用于支持自定义模型代码。 2. 构建检索模块： 使用一个向量数据库，例如FAISS，对私有知识库文档进行嵌入（embedding）并建立索引。 3. 设计工作流（Flow）： 我们可以使用LangChain或类似框架来编排流程。以下是一个简化的模块化RAG工作流： - 用户输入问题。 - 使用一个分类模型（或直接在提示中设计）判断是否需要检索。如果需要，则执行检索。 - 检索相关文档片段。 - 将问题和检索到的文档片段组合成提示，输入vLLM生成答案。 - 生成答案后，可以设计一个反思步骤：让模型判断答案是否充分，若不充分，则可能触发新的检索（例如根据反思结果生成新的查询词）或者结束。 4. 实现决策模块： 我们可以通过设计提示（Prompt Engineering）让模型在生成过程中输出决策。例如，使用ReAct格式的提示，模型可以输出“思考”步骤，其中包含是否需要检索的决策。 示例代码框架（使用LangChain和vLLM）： 注意：vLLM提供了OpenAI兼容的API，因此我们可以使用`langchain.llms.OpenAI`，只需将base_url指向本地vLLM服务。 ```python from langchain.llms import OpenAI from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.agents import initialize_agent, Tool from langchain.agents import AgentType # 初始化vLLM作为LangChain的LLM llm = OpenAI( model_name="", # 这里留空，因为vLLM服务已经指定了模型 openai_api_key="EMPTY", openai_api_base="http://localhost:8000/v1", # vLLM服务的地址 ) # 构建向量数据库（假设已经存在） embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-mpnet-base-v2") vector_db = FAISS.load_local("faiss_index", embeddings) # 定义一个检索工具 retriever = vector_db.as_retriever() retrieval_qa = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, chain_type="stuff", retriever=retriever ) tools = [ Tool( name="Retrieval", func=retrieval_qa.run, description="Useful when you need to answer questions about specific knowledge." ), ] # 初始化一个支持ReAct的agent，由模型自己决定是否调用检索工具 agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.REACT_DOCSTORE, verbose=True) # 运行问题 result = agent.run("用户的问题") print(result) ``` 上述代码中，我们构建了一个基于ReAct的Agent，它可以根据问题自主决定是否调用检索工具。这体现了模块化RAG的思想，即模型可以反思并决定流程。 注意事项： - 需要根据具体需求调整提示和工具描述。 - 如果私有知识库更新，需要重新构建索引。 - vLLM的部署参数需要根据硬件调整，如tensor并行等。 总结：使用vLLM构建RAGFlow-Flow应用，核心是利用vLLM的高效推理能力，结合模块化的RAG设计（如Agent）来实现灵活的工作流。 §§相关问题§§ 1. 如何优化vLLM在RAGFlow-Flow中的性能？ 2. 在构建检索模块时，如何选择适合的嵌入模型？ 3. 除了ReAct，还有哪些方法可以实现模块化RAG？ 4. 如何评估RAGFlow-Flow应用的效果？</think>### 使用 vLLM 构建 RAGFlow-Flow 应用 RAGFlow-Flow 是将检索增强生成（RAG）与工作流引擎结合的定制化应用，通过 vLLM 实现高效推理。以下是构建步骤： --- #### **1. 部署 vLLM 服务** - **启动 vLLM 服务**： ```bash python -m vLLM.entrypoints.openai.api_server \ --model /path/to/your/model \ # 替换为模型路径（如 Qwen-7B） --trust-remote-code \ # 支持自定义模型 --port 8000 # 指定端口 ``` 引用[2]提示需替换模型路径，不同模型需调整 `template` 和 `stop` 参数[^2]。 - **验证服务**： ```bash curl http://localhost:8000/v1/models ``` --- #### **2. 构建模块化 RAG 流程** 采用 **模块化 RAG** 范式（引用[3]），设计灵活的工作流[^3]： 1. **检索模块** - 使用向量数据库（如 FAISS）存储私有知识库嵌入。 - 示例代码： ```python from langchain_community.vectorstores import FAISS from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="BAAI/bge-base-zh") vector_db = FAISS.from_documents(docs, embeddings) # docs 为私有知识文档 ``` 2. **决策模块** - 让 LLM 自主决定何时检索： ```python # 使用 vLLM 的 OpenAI 兼容 API from langchain_openai import OpenAI llm = OpenAI( api_key="EMPTY", base_url="http://localhost:8000/v1" # 指向 vLLM 服务 ) # ReAct 提示词示例 prompt = """ 任务：回答用户问题，需检索时调用工具。 工具：Retrieve(query) - 从知识库检索信息。 决策步骤：根据问题复杂度决定是否调用 Retrieve。 """ ``` 3. **生成与反思模块** - 递归优化输出（引用[3]）： ```python response = llm.invoke(prompt) if "不确定" in response: new_query = llm.invoke("基于首次结果生成更精准查询词") docs = vector_db.similarity_search(new_query) final_response = llm.invoke(f"根据上下文生成答案：{docs}") ``` --- #### **3. 集成工作流引擎** - **编排组件**： 使用工作流工具（如 Prefect/Airflow）连接模块： ```mermaid graph LR A[用户输入] --> B{决策模块} B -->|需检索| C[检索知识库] B -->|直接回答| D[生成响应] C --> E[反思优化] --> D D --> F[输出结果] ``` - **关键特性**： - 动态检索触发：LLM 自主决定检索时机 - 多轮反思：递归优化输出质量 - 私有知识隔离：敏感数据保留在本地 --- #### **4. 私有化部署要点** 1. **知识库安全** - 所有数据（嵌入/模型）部署在内网，引用[1]强调需实现本地定制化[^1]。 2. **性能优化** - 启用 vLLM 的 PagedAttention 加速推理： ```bash python -m vLLM.entrypoints.api_server --enable-paged-attention ... ``` 3. **API 封装** - 将 RAGFlow-Flow 暴露为 REST API，供业务系统调用。 --- ### 示例应用场景 - **企业知识助手**： 内部文档问答，模型自动检索员工手册/技术文档。 - **合规审核**： 输入合同文本，触发法律条款检索并生成风险报告。