任务要求1
基于 LlamaIndex 构建自己的 RAG 知识库，寻找一个问题 A 在使用 LlamaIndex 之前 浦语 API 不会回答，借助 LlamaIndex 后 浦语 API 具备回答 A 的能力
不使用 LlamaIndex RAG（仅API）
代码如下：
from openai import OpenAI
base_url = "https://internlm-chat.intern-ai.org.cn/puyu/api/v1/"
api_key = "your-key"
model="internlm2.5-latest"
# base_url = "https://api.siliconflow.cn/v1"
# api_key = "your-key"
# model="internlm/internlm2_5-7b-chat"
client = OpenAI(
api_key=api_key ,
base_url=base_url,
)
chat_rsp = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": "xtuner是什么？"}],
)
for choice in chat_rsp.choices:
print(choice.message.content)
运行结果如下：
使用 LlamaIndex RAG
代码如下：
import os
os.environ['NLTK_DATA'] = '/root/nltk_data'
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.core.settings import Settings
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.legacy.callbacks import CallbackManager
from llama_index.llms.openai_like import OpenAILike
# Create an instance of CallbackManager
callback_manager = CallbackManager()
api_base_url = "https://internlm-chat.intern-ai.org.cn/puyu/api/v1/"
model = "internlm2.5-latest"
api_key = "your-key"
# api_base_url = "https://api.siliconflow.cn/v1"
# model = "internlm/internlm2_5-7b-chat"
# api_key = "your-key"
llm =OpenAILike(model=model, api_base=api_base_url, api_key=api_key, is_chat_model=True,callback_manager=callback_manager)
#初始化一个HuggingFaceEmbedding对象，用于将文本转换为向量表示
embed_model = HuggingFaceEmbedding(
#指定了一个预训练的sentence-transformer模型的路径
model_name="/root/model/sentence-transformer"
)
#将创建的嵌入模型赋值给全局设置的embed_model属性，
#这样在后续的索引构建过程中就会使用这个模型。
Settings.embed_model = embed_model
#初始化llm
Settings.llm = llm
#从指定目录读取所有文档，并加载数据到内存中
documents = SimpleDirectoryReader("/root/llamaindex_demo/data").load_data()
#创建一个VectorStoreIndex，并使用之前加载的文档来构建索引。
# 此索引将文档转换为向量，并存储这些向量以便于快速检索。
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
# 创建一个查询引擎，这个引擎可以接收查询并返回相关文档的响应。
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("xtuner是什么?")
print(response)
运行结果如下：
任务要求2
基于 LlamaIndex 构建自己的 RAG 知识库，寻找一个问题 A 在使用 LlamaIndex 之前 InternLM2-Chat-1.8B 模型不会回答，借助 LlamaIndex 后 InternLM2-Chat-1.8B 模型具备回答 A 的能力
仅使用 InternLM2-Chat-1.8B 模型
代码如下：
from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM
from llama_index.core.llms import ChatMessage
llm = HuggingFaceLLM(
model_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",
tokenizer_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",
model_kwargs={"trust_remote_code":True},
tokenizer_kwargs={"trust_remote_code":True}
)
rsp = llm.chat(messages=[ChatMessage(content="xtuner是什么？")])
print(rsp)
运行结果如下：
使用LlamaIndex RAG后的InternLM2-Chat-1.8B 模型
代码如下：
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM
#初始化一个HuggingFaceEmbedding对象，用于将文本转换为向量表示
embed_model = HuggingFaceEmbedding(
#指定了一个预训练的sentence-transformer模型的路径
model_name="/root/model/sentence-transformer"
)
#将创建的嵌入模型赋值给全局设置的embed_model属性，
#这样在后续的索引构建过程中就会使用这个模型。
Settings.embed_model = embed_model
llm = HuggingFaceLLM(
model_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",
tokenizer_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",
model_kwargs={"trust_remote_code":True},
tokenizer_kwargs={"trust_remote_code":True}
)
#设置全局的llm属性，这样在索引查询时会使用这个模型。
Settings.llm = llm
#从指定目录读取所有文档，并加载数据到内存中
documents = SimpleDirectoryReader("/root/llamaindex_demo/data").load_data()
#创建一个VectorStoreIndex，并使用之前加载的文档来构建索引。
# 此索引将文档转换为向量，并存储这些向量以便于快速检索。
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
# 创建一个查询引擎，这个引擎可以接收查询并返回相关文档的响应。
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("xtuner是什么?")
print(response)
运行结果如下：
任务要求3
将 Streamlit+LlamaIndex+浦语API的 Space 部署到 Hugging Face
Streamlit+LlamaIndex+浦语API实现本地网页对话交互问答
代码如下：
import streamlit as st
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM
st.set_page_config(page_title="llama_index_demo", page_icon="🦜🔗")
st.title("llama_index_demo")
# 初始化模型
@st.cache_resource
def init_models():
embed_model = HuggingFaceEmbedding(
model_name="/root/model/sentence-transformer"
)
Settings.embed_model = embed_model
llm = HuggingFaceLLM(
model_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",
tokenizer_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",
model_kwargs={"trust_remote_code": True},
tokenizer_kwargs={"trust_remote_code": True}
)
Settings.llm = llm
documents = SimpleDirectoryReader("/root/llamaindex_demo/data").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
query_engine = index.as_query_engine()
return query_engine
# 检查是否需要初始化模型
if 'query_engine' not in st.session_state:
st.session_state['query_engine'] = init_models()
def greet2(question):
response = st.session_state['query_engine'].query(question)
return response
# Store LLM generated responses
if "messages" not in st.session_state.keys():
st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "你好，我是你的助手，有什么我可以帮助你的吗？"}]
# Display or clear chat messages
for message in st.session_state.messages:
with st.chat_message(message["role"]):
st.write(message["content"])
def clear_chat_history():
st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "你好，我是你的助手，有什么我可以帮助你的吗？"}]
st.sidebar.button('Clear Chat History', on_click=clear_chat_history)
# Function for generating LLaMA2 response
def generate_llama_index_response(prompt_input):
return greet2(prompt_input)
# User-provided prompt
if prompt := st.chat_input():
st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
with st.chat_message("user"):
st.write(prompt)
# Gegenerate_llama_index_response last message is not from assistant
if st.session_state.messages[-1]["role"] != "assistant":
with st.chat_message("assistant"):
with st.spinner("Thinking..."):
response = generate_llama_index_response(prompt)
placeholder = st.empty()
placeholder.markdown(response)
message = {"role": "assistant", "content": response}
st.session_state.messages.append(message)
运行结果如下：
提交到HuggingFace中
