搭建大语言模型知识库问答系统
- 
- 部署OneAPI
- 部署一个LLM模型
- 部署嵌入模型
- 部署FastGPT
- 新建FastGPT对话应用
- [新建 FastGPT 知识库应用](#新建 FastGPT 知识库应用)
 
部署OneAPI
拉取镜像
            
            
              bash
              
              
            
          
          docker pull justsong/one-api创建挂载目录
            
            
              bash
              
              
            
          
          mkdir -p /usr/local/docker/oneapi启动容器
            
            
              bash
              
              
            
          
          docker run --name one-api -d --restart always -p 3001:3000 -e TZ=Asia/Shanghai -v /usr/local/docker/oneapi:/data justsong/one-api访问IP:3001

注意:
用户默认
root密码默认123456,首次登录后务必修改密码

创建接口令牌API Key备用
根据需要配置,这里点击"永不过期"+"设为无限额度"

项目地址: One API
部署一个LLM模型
下载ChatGLM3项目
            
            
              bash
              
              
            
          
          git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3创建conda环境
            
            
              bash
              
              
            
          
          cd /work/ChatGLM3
conda create -n ChatGLM3 python=3.10
conda activate ChatGLM3编辑ChatGLM3/openai_api_demo/api_server.py文件,指定LLM模型、嵌入模型位置
相关模型可以从huggingface下载
            
            
              bash
              
              
            
          
          # set LLM path
MODEL_PATH = os.environ.get('MODEL_PATH', '/root/work/models/chatglm3-6b')
TOKENIZER_PATH = os.environ.get("TOKENIZER_PATH", MODEL_PATH)
# set Embedding Model path
EMBEDDING_PATH = os.environ.get('EMBEDDING_PATH', '/root/work/models/bge-large-zh')启动项目
            
            
              bash
              
              
            
          
          (ChatGLM3) root@master:~/work/ChatGLM3/openai_api_demo# python api_server.py 
Setting eos_token is not supported, use the default one.
Setting pad_token is not supported, use the default one.
Setting unk_token is not supported, use the default one.
Loading checkpoint shards: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5/5 [00:04<00:00,  1.07it/s]
INFO:     Started server process [517231]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)在OneAPI中创建一个渠道,并使用事先创建的API Key

注意:
当完成下面
部署FastGPT操作后,可以测试对接是否成功。前提:这里配置的模型名称ChatGLM3-6B需要与在部署FastGPT中的fastgpt/config.json文件中配置模型名称一致。具体参考下面新建FastGPT对话应用操作。

部署嵌入模型
这里使用m3e嵌入模型
            
            
              bash
              
              
            
          
          docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker/m3e-large-api:latest在运行容器的时候调用GPU,直接使用--gpus all参数指定即可
            
            
              bash
              
              
            
          
           docker run -d -p 6008:6008 --name m3e --gpus all registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker/m3e-large-api:latest接入One API,添加一个渠道,根据官方参数说明如下:
设置安全凭证
默认值:sk-aaabbbcccdddeeefffggghhhiiijjjkkk
也可以通过环境变量引入:sk-key注意:渠道对应鉴权密匙一定是sk-aaabbbcccdddeeefffggghhhiiijjjkkk

测试服务
这里将出现404异常,原因:由于不是对话生成模型(/v1/chat/completions)所以会404

进一步验证,查看容器内部运行日志信息
            
            
              bash
              
              
            
          
          root@master:~/work/# docker logs -f friendly_feistel
No sentence-transformers model found with name ./moka-ai_m3e-large. Creating a new one with MEAN pooling.
INFO:     Started server process [1]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:6008 (Press CTRL+C to quit)
本次加载模型的设备为GPU:  Tesla V100S-PCIE-32GB
INFO:     172.17.0.1:59468 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 404 Not Found到这里,嵌入模型准备完毕,在接下来接入FastGPT即可。
部署FastGPT
具体部署可参考官方文档:FastGPT
创建挂载目录
            
            
              bash
              
              
            
          
          mkdir -p /usr/local/docker/fastgpt下载文件
            
            
              bash
              
              
            
          
          curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json在项目fastgpt目录中,创建mongo密钥
            
            
              bash
              
              
            
          
          openssl rand -base64 756 > ./mongodb.key
chmod 600 ./mongodb.key
chown 999:root ./mongodb.key
            
            
              bash
              
              
            
          
          root@master:/usr/local/docker/fastgpt# ls
config.json  docker-compose.yml mongodb.key执行命令拉取容器镜像
            
            
              bash
              
              
            
          
          docker-compose pull启动容器
            
            
              bash
              
              
            
          
           docker-compose up -d初始化 Mongo 副本集(4.6.8以前可忽略)
            
            
              bash
              
              
            
          
          # 查看 mongo 容器是否正常运行
docker ps
# 进入容器
docker exec -it mongo bash
# 连接数据库
mongo -u myname -p mypassword --authenticationDatabase admin
# 初始化副本集。如果需要外网访问,mongo:27017 可以改成 ip:27017。但是需要同时修改 FastGPT 连接的参数(MONGODB_URI=mongodb://myname:mypassword@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin => MONGODB_URI=mongodb://myname:mypassword@ip:27017/fastgpt?authSource=admin)
rs.initiate({
  _id: "rs0",
  members: [
    { _id: 0, host: "mongo:27017" }
  ]
})
# 检查状态。如果提示 rs0 状态,则代表运行成功
rs.status()访问IP:3000

注意:
用户默认 root
密码默认 1234
密码设置修改:docker-compose.yml 文件中的 DEFAULT_ROOT_PSW
            
            
              bash
              
              
            
          
              environment:
      # root 密码,用户名为: root
      - DEFAULT_ROOT_PSW=1234
配置docker-compose.yml文件,使用 OneAPI接口、令牌
注意:这里地址指向OneAPI地址,令牌使用上面创建的令牌。
            
            
              bash
              
              
            
          
              environment:
      # root 密码,用户名为: root
      - DEFAULT_ROOT_PSW=1234
      # 中转地址,如果是用官方号,不需要管。务必加 /v1
      - OPENAI_BASE_URL=http://192.168.5.210:3001/v1
      - CHAT_API_KEY=sk-CwH3lQk0CCiUdalf3d41A405C9Ca4359991e213d0bC5B13b重启FastGPT容器
            
            
              bash
              
              
            
          
          docker-compose up -d新建FastGPT对话应用
接下来配置FastGPT,修改fastgpt/config.json文件,复制一份gpt-3.5-turbo配置,修改为ChatGLM

注意:这里配置的model值
ChatGLM3-6B需要与渠道中配置的模型名称一致
重启FastGP 容器
            
            
              bash
              
              
            
          
          docker restart fastgpt访问IP:3000/,新建FastGPT应用
取一个名称,从模板选择,这里选择"简单的对话",点击"确认创建"按钮。

选择上面配置的ChatGLM模型,然后点击"保存并预览"

对话测试,输入问题,点击图标发送

新建 FastGPT 知识库应用
知识库需要使用嵌入模型,所以需要提前进行配置。
修改fastgpt/config.json配置文件,在vectorModels 中加入M3E模型:

注意:这里配置的model值
m3e-large需要与渠道中配置的模型名称一致
重启FastGPT容器
            
            
              bash
              
              
            
          
          docker restart fastgpt在知识库菜单栏,创建一个知识库,同时取一个名称,选择索引模型

向demo知识库导入数据

根据具体需求,进行配置数据处理参数

当上传数据训练完毕就绪后即可使用

新建知识库,取个名字,从模板选择知识库+对话引导

配置AI模型与关联知识库后,保存并预览,然后即可开始进行知识库的对话测试

进行知识库问答对话时,出现一个异常

是因为知识库配置中,默认且只有一个文件处理模型,固定为gpt-3.5-turbo-1106,且目前没有配置该模型渠道

解决方案:
1.更新渠道,添加模型名称gpt-3.5-turbo-1106,意味着使用该模型的就会使用Base URL定义的模型
2.新建一个渠道,指定使用模型名称gpt-3.5-turbo-1106
