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rag与llm模型结合相关代码

时间: 2025-07-06 21:52:06 浏览: 2

### 关于 RAG 和 LLM 结合使用的代码示例为了展示如何将检索增强生成 (RAG) 与大语言模型 (LLM) 结合使用，下面提供了一个简单的 Python 实现案例。此实现假设已经有一个可用的知识库可以被用来检索相关信息。 ```python from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration def initialize_rag_model(): tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-nq") retriever = RagRetriever.from_pretrained( "facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base", index_name="exact", use_dummy_dataset=True ) model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", retriever=retriever) return tokenizer, model def generate_response(question, tokenizer, model): input_ids = tokenizer.question_encoder(question, return_tensors="pt").input_ids generated = model.generate(input_ids) answers = [] for idx in range(len(generated)): answer = tokenizer.decode(generated[idx], skip_special_tokens=True) answers.append(answer) return answers if __name__ == "__main__": question = "什么是太阳系?" tokenizer, model = initialize_rag_model() responses = generate_response(question, tokenizer, model) for response in responses: print(response) ``` 这段代码展示了初始化一个基于 Hugging Face Transformers 库中的 `RagSequenceForGeneration` 类型的 RAG 模型，并用它来处理给定的问题字符串。该过程涉及加载预训练好的 DPR 编码器作为检索组件以及 RAG 模型本身[^1]。随后定义了函数用于生成针对特定问题的回答列表。最后，在主程序部分设置了一个例子问题并打印出了由模型产生的可能答案。

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