GPT实战系列-简单聊聊LangChain搭建本地知识库准备

GPT实战系列-简单聊聊LangChain搭建本地知识库准备

LangChain 是一个开发由语言模型驱动的应用程序的框架,除了和应用程序通过 API 调用, 还会:

  • 数据感知 : 将语言模型连接到其他数据源

  • 具有代理性质 : 允许语言模型与其环境交互

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LangChain是什么?

构建本地的行业、专家知识库,就需要LangChain 支持常见角色和用途。

除LangChain外,还需要什么?

首先需要把文本转换为文本向量,即自然语言处理常常要用的Embedding技术,Text2Vector。

常见的Embedding接口有 OpenAI,Sentence Transformers,BGE, Huggingface,ModelScope,TensorFlowHub

例如,OpenAI提供接口,需要翻墙:

复制代码
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
​
embeddings = OpenAIEmbeddings()

SentenceTransformer的接口:

复制代码
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings, SentenceTransformerEmbeddings
​
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
# Equivalent to SentenceTransformerEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")

Huggingface接口,直接下载需要翻墙。

没有梯子怎么办?如有需要可以单独写篇。

复制代码
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
​
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()

ModelScope,非常适合国内,不用翻墙。

复制代码
from langchain.embeddings import ModelScopeEmbeddings
​
model_id = "damo/nlp_corom_sentence-embedding_english-base"
​
embeddings = ModelScopeEmbeddings(model_id=model_id)

Tensorflow hub,需要安装tensorflow组件。现在用pytorch,就很少使用tensorflow。

复制代码
from langchain.embeddings import TensorflowHubEmbeddings
​
embeddings = TensorflowHubEmbeddings()
​

One more thing

文本向量直接比较就不足以推广,还需要加上向量数据库。

向量数据库也有很多,选几个熟悉的,比如FAISS,Chroma,Milvus,Redis,Deep Lake等等。

例如 FAISS

复制代码
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.document_loaders import TextLoader
​
from langchain.document_loaders import TextLoader
​
loader = TextLoader("../../../state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
​
embeddings = OpenAIEmbeddings()
​
db = FAISS.from_documents(docs, embeddings)
​

后面基于LangChain做一些好玩的本地专家库测试吧。

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End


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