RAG 示例:使用 langchain、Redis、llama.cpp 构建一个 kubernetes 知识库问答

RAGRetrieval Augmented Generation 检索增强生成)是目前业界中的一种主流方法,通过增加额外知识的方式来减少大语言模型(LLM)的幻觉问题(一本正经的胡说八道)。

RAG 系统概览

如上图所示,RAG 系统可以分为两个部分:

  • Indexing:构建知识库。
  • Retrieval & Generation:从知识库中获取相关信息,然后生成结果。

Indexing 构建知识库的过程可以分为四步:

  1. Load:加载 PDF、doc、markdown、web 等等形式的知识数据。
  2. Split:由于 LLM 上下文大小的限制,需要将文档进行切割。
  3. Embedding:将文本转换为向量。
  4. store to VectorDB:将文本内容和向量存储至向量数据库,即知识库。

Retrieval & Generation 的过程也是四步:

  1. Embedding:将用户提出的问题转换为向量。
  2. search VectorDB:从知识库中查询与问题语义相近的文本段落。
  3. prompt:将检索出来的文本段落与用户问题合并,生成 prompt。
  4. LLM:将 prompt 提交给大语言模型,得到最终答案。

从上述过程中可以看到,相较于直接把问题提交给 LLM 得到答案,RAG 系统额外构建了一个知识库,并且会把问题跟已有知识相结合,生成新的 prompt 后再提交给 LLM 得到答案。

换句话说,RAG 系统就是在用户提出的问题之外,额外增加了一些上下文/背景信息,这些信息可以是实时信息、也可以是专业领域信息,以此从 LLM 得到更好的回答。

RAG 系统示例

在本示例中,我将使用 langchainRedisllama.cpp 构建一个 kubernetes 知识库问答。

langchain 是一个工具包,Redis 被我用作向量数据库,llama.cpp 是一个开源的加载大语言模型的运行时程序。

我在本地使用了 Docker 容器环境进行开发,通过以下 docker-compose 文件拉取依赖的服务:

yaml 复制代码
version: "3.9"

services:
  redis:
    image: redis/redis-stack:7.4.0-v1
    container_name: redis
    ports:
      - "6379:6379"   # 映射 Redis 默认端口
      - "8001:8001"   # 映射 RedisInsight 默认端口

  llama_cpp_server:
    image: ghcr.io/ggerganov/llama.cpp:server
    container_name: llama_cpp_server
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - ~/ai-models:/models  # 映射主机路径到容器
    environment:
      LLAMA_ARG_MODEL: /models/llama3.2-1B.gguf
      LLAMA_ARG_CTX_SIZE: 4096
      LLAMA_ARG_HOST: "0.0.0.0"
      LLAMA_ARG_PORT: 8080

代码示例如下:

代码释义:

  • 加载文档:使用 langchain 抓取 kubernetes 官方文档页面内容。
  • 切割文档:使用 langchain 切割文档。
  • 向量化:使用 sentence_transformers 将文本转换为向量:
Python 复制代码
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence"]

model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-mpnet-base-v2')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
  • 存储至向量数据库:将文本和向量存储至 Redis,你也可以使用其它向量数据库。
  • 用户提问向量化:使用同样的模型将用户提出的问题转换为向量。
  • 向量相似性检索:从向量数据库中检索出与提问相似的文本段落。
  • 组合生成 prompt:将检索出来的信息与用户提问一起合并生成新的 prompt
  • prompt 提交给 LLM 得到答案。

最终的测试结果如下:

可以看到,加了上下文之后,LLM 给出的答案更好了。

RAG 面临的挑战

RAG 的每一步几乎都面临挑战:

  • 如何加载不同形式的文档数据?这一步问题倒不大。
  • 如何切割文档?切割的效果影响了 prompt 的上下文信息,因此也会影响 LLM 生成的结果。
  • 如何做 embedding,选择哪种模型?
  • 选择哪个向量数据库?常见的技术选型问题。
  • 如何将检索出来的信息与用户提问一起合并成新的 promptprompt 本来就可以五花八门。
  • 选择哪个 LLM 以及运行时?就模型而言,Llama 系列算是最火的开源模型了;而运行时则有 llama.cpp(或者在其之上封装的 Ollama)、HuggingFace/transformersvLLM 等等。

总结

RAG 系统通过引入知识库,扩展了 LLM 对专业领域和实时信息的支持能力,使其在回答专业问题时更加准确高效。

(我是凌虚,关注我,无广告,专注技术,不煽动情绪,欢迎与我交流)


参考资料:

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