RAG配置GLM4-9B

### 配置 GLM4-9B 模型用于 RAG 实现 为了使 GLM4-9B 模型能够支持检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)，需要完成几个关键步骤来集成检索模块并调整模型输入输出流程。 #### 1. 准备环境与依赖项安装 确保已经成功部署了 GLM4-9B Chat 模型，并且可以正常工作。这通常涉及设置 Python 环境以及必要的库文件，如 `transformers` 和其他辅助工具[^1]。 ```bash pip install transformers datasets faiss-cpu torch ``` #### 2. 下载预训练模型 如果尚未下载模型，则可以通过执行特定命令来进行： ```bash python /root/autodl-tmp/download-model.py ``` 此过程可能耗时较长，因为模型体积较大（约 18GB），预计下载时间为 10 至 20 分钟不等[^2]。 #### 3. 构建索引数据库 对于 RAG 来说，构建一个高效的文档或片段存储系统至关重要。这里推荐使用 FAISS 或类似的向量相似度搜索引擎创建索引结构。该索引将保存大量文本数据供后续查询使用。 ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer, util import faiss import numpy as np # 加载编码器模型 encoder_model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') # 假设已有待索引的数据列表 corpus_texts corpus_embeddings = encoder_model.encode(corpus_texts) # 初始化FAISS索引 dimension = len(corpus_embeddings[0]) index = faiss.IndexFlatIP(dimension) faiss.normalize_L2(corpus_embeddings) index.add(corpus_embeddings) ``` #### 4. 修改推理逻辑以包含检索功能 为了让 GLM4-9B 能够利用外部知识源，在原有基础上扩展其输入机制，使其能够在每次预测前先进行一次快速的信息检索操作。具体来说就是在调用模型之前加入一段代码用来获取最相关的几条记录作为上下文补充给定提示词。 ```python def retrieve_relevant_documents(query_text, top_k=5): query_embedding = encoder_model.encode([query_text], convert_to_tensor=True) hits = util.semantic_search(query_embedding, corpus_embeddings, top_k=top_k)[0] retrieved_docs = [corpus_texts(hit['corpus_id']) for hit in hits] return "\n".join(retrieved_docs) def generate_with_rag(prompt, model, tokenizer): context = retrieve_relevant_documents(prompt) full_input = f"{context}\n{prompt}" inputs = tokenizer(full_input, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**inputs) generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return generated_text ``` 通过上述方法，GLM4-9B 就可以在保持原有对话能力的同时获得来自外部资源的支持，从而更好地理解和回应复杂问题。