如何用LLM和自有知识库搭建智能agent?

用LangChain建立知识库,文末中也推荐其他方案。
项目源码:ChatPDF实现
在这里插入图片描述

LangChain

Indexes使用

对加载的内容进行索引,在indexes中提供了一些功能:

  • Document Loaders,加载文档
  • Text Splitters,文档切分
  • VectorStores,向量存储
  • Retrievers,文档检索

LangChain作为问答可分为4个步骤:

  • Step1,创建索引
  • Step2,从该索引创建Retriever
  • Step3,创建问答链
  • Step4,提问!

ChatTxt实现

LangChain中定义的BaseRetriever,通过get_relevant_documents 函数,可以获取和query相关的文档列表。
在LangChain中使用了Chroma作为向量存储和检索引擎,所以你需要先安装工具箱。

from abc import ABC, abstractmethod
from typing import List
from langchain.schema import Document
class BaseRetriever(ABC):
@abstractmethod
def get_relevant_documents(self, query: str) -> 
List[Document]:
"""Get texts relevant for a query.
Args:
query: string to find relevant texts for
Returns:
List of relevant documents

Chroma是一个用于构建带有embedding的 AI 应用的数据库。

import chromadb
# 获取Chroma Client对象
chroma_client = chromadb.Client()
# 创建Chroma数据集
collection = 
chroma_client.create_collection(name="my_collection")
# 添加数据
collection.add(
documents=["This is an apple", "This is a banana"],
metadatas=[{"source": "my_source"}, {"source": 
"my_source"}],
ids=["id1", "id2"]
)
# 查询数据
results = collection.query(
query_texts=["This is a query document"],
n_results=2
)
results

{‘ids’: [[‘id1’, ‘id2’]],
‘embeddings’: None,
‘documents’: [[‘This is an apple’, ‘This is a banana’]],
‘metadatas’: [[{‘source’: ‘my_source’}, {‘source’: ‘my_source’}]],
‘distances’: [[1.652575969696045, 1.6869373321533203]]}

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator
# 文档加载
loader = TextLoader('./三国演义第1回.txt', encoding='utf8')
# 创建向量索引
index = VectorstoreIndexCreator().from_loaders([loader])
# 检索文档中的内容
query = "桃园三结义是哪三个人"
index.query(query)

更多参考项目源码:
Txt格式实现

LangChain的4种索引方式:

1.stuff
直接把文档作为prompt输入给OpenAI。

2.map_reduce
对于每个chunk做一个prompt(回答或者摘要),然后再做合并。

3.refine
在第一个chunk上做prompt得到结果,然后合并下一个文件再输出结果。

4.map_rerank
对每个chunk做prompt,然后打个分,然后根据分数返回最好的文档中的结果。

ChatPDF实现

方法1

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.document_loaders import UnstructuredPDFLoader
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain# 读取本地知识
loader = UnstructuredPDFLoader("三国演义第一回.pdf")
pages = loader.load_and_split()
embeddings = OpenAIEmbeddings()
docsearch = Chroma.from_documents(pages, embeddings).as_retriever()query = "桃园三结义都有谁"
docs = docsearch.get_relevant_documents(query)
chain = load_qa_chain(OpenAI(temperature=0), chain_type="stuff")
output = chain.run(input_documents=docs, question=query)
print(output)

方法2

相对完整版的ChatPDF:

Step1,生成embedding,保存到本地

1.加载PDF,得到文本 content。
2.将content切分成多个docs,设置每个doc的max_length,比如 max_length=300。
3.设置embedding编码方法,比如OpenAIEmbeddings,并对docs进行embedding。
4.持久化到本地目录,比如 db文件夹

Step2,用户query
1.检索相关docs(可以设置 Topk= 4)
2.使用 load_qa_chain,设置input_documents参数
3.得到Answer

import os
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate# os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "{your-api-key}"global retriever
def load_embedding():global retriever# 使用OpenAI Embeddingembedding = OpenAIEmbeddings()# 指定了persist_directory, 所以在本地会有db文件夹,保存持久化结果vectordb = Chroma(persist_directory='db', embedding_function=embedding)# 检索Top4retriever = vectordb.as_retriever(search_kwargs={"k": 4})# 基于query进行问答
def prompt(query):prompt_template = """请注意:请谨慎评估query与提示的Context信息的相关性,只根据本段输入文字信息的内容进行回答,如果query与提供的材料无关,请回答"我不知道",另外也不要回答无关答案:Context: {context}Question: {question}Answer:"""PROMPT = PromptTemplate(input_variables=["context", "question"],template=prompt_template)# 从向量数据库中,检索出Top5相似文档docs = retriever.get_relevant_documents(query)print('docs=', docs)print('len(docs)=', len(docs))# 基于docs来prompt,返回你想要的内容chain = load_qa_chain(ChatOpenAI(temperature=0), chain_type="stuff", prompt=PROMPT)result = chain({"input_documents": docs, "question": query}, return_only_outputs=True)return result['output_text']
#%%
# 加载embedding
load_embedding()
print('hhhhh')
query = "桃园三结义都有谁"
#query = "曹操都有哪些部将"print("Query:" + query + '\nAnswer:' + prompt(query) + '\n')

ChatPDF实现原理

加载文件 -> 读取文本-> 文本分割 -> 文本向量化-> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个-> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到 prompt 中-> 提交给 LLM 生成回答。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

LangChain + ChatGLM

https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM

# 加载Google云硬盘
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive’)
# 拉取仓库
%cd /content/drive/MyDrive/chatglm/langchain-ChatGLM
!pip install -r requirements.txt
!pip install gradio==3.28.3
# 下载模型
%cd /content/drive/MyDrive/chatglm/langchain-ChatGLM
!git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b-int4
!git clone https://huggingface.co/GanymedeNil/text2veclarge-chinese
#修改web.py和model_config.py文件
!sed -i 's/share=False/share=True/g' 
/content/drive/MyDrive/chatglm/langchainChatGLM/webui.py
!sed -i 's/GanymedeNil\/text2vec-largechinese/\/content\/drive\/MyDrive\/chatglm\/langchainChatGLM\/text2vec-large-chinese/g' 
/content/drive/MyDrive/chatglm/langchainChatGLM/configs/model_config.py
……

在这里插入图片描述

ChatPDF实现场景

典型的使用场景:

  • 项目经理角色:项目管理文档 + LLM
  • 新车导购角色:新车导购文章 + LLM
  • 二手车专家:二手车鉴定文档 + LLM
  • 老中医角色: 中医问诊文档 + LLM
  • 智能客服:客服聊天记录 + LLM
  • 律师角色:律师咨询记录 + LLM
  • HR角色:考勤绩效手册 + LLM

一个典型的prompt模板

已知信息:
{context} 根据上述已知信息,简洁和专业的来回答用户的问题。如果无法从中得到答案,请说 "根据已知信息无法回答该问题" 或 "没有提供足够的相关信息",不允许在答案中添加编造成分,答案请使用中文。
问题是:{question}

向量数据库

存储embedding的数据库称为向量数据库。ChatGPT中的Transformer结构需要对知识进行Embedding。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

其他知识库方案

https://chat.openai.com/g/g-V2KIUZSj0-ai-pdf

Ai PDF是基于GPT的一个PDF文档处理工具,具有以下特点:

  • 可以处理体积高达2GB的单个PDF文件,没有限制。
  • 支持在http://myaidrive.com免费账号下上传大量PDF,无需重复上传文件。
  • PRO版本可以在数千个PDF中进行检索,并可以处理扫描的OCR文档。
  • 可以为长度较长的文档生成高质量的摘要。
  • 利用GPT的能力从PDF中提取信息,进行问答。
  • 整体而言,Ai PDF致力于提供PDF文档处理、搜索、摘要和问答等功能,可以节省人工查阅PDF的大量时间,提高工作效率。
  • 该服务正在不断完善中,需要用户签约才能使用ChatGPT进行互动。

https://github.com/imartinez/privateGPT

这是一个开源项目,让用户可以利用GPT的力量与自己的文档进行交互,完全本地运行,不会泄露用户数据。用户可以导入各种文档,然后用自然语言提出问题,GPT会基于这些文档给出回答。

https://github.com/nomic-ai/gpt4all

它提供了开源的GPT聊天机器人,可以在本地环境运行,不需要连接外部API。支持多种编程语言实现,可以自定义训练来优化对话效果。

https://github.com/PromtEngineer/localGPT

这也是一个本地运行GPT模型的开源项目。用户可以将文档导入本地,GPT模型会基于这些文档内容来回答用户提出的问题,保护了用户隐私。

https://filegpt.app/

这是一个商业化的工具,同样可以让用户与各种格式的文档和内容进行自然语言交互,获取精确的回复。它支持PDF、Word文档、文本、音频、视频等多种格式。

https://www.popai.pro/

这是一个面向个人的AI工作空间服务,用户可以自定义训练模型来优化不同的任务,如写作、总结、问答等。它提供了可视化的训练监控界面。主要面向企业用户。

https://www.humata.ai/

Humata是一个利用AI技术让用户可以与各种数据文档进行自然语言交互的工具。

https://askwise.ai/

askwise.ai是一个基于GPT的知识助手服务。

结语

知识就是力量,AI生成筑高楼。

欢迎留言交流!

我是李孟聊AI,独立开源软件开发者,SolidUI作者,对于新技术非常感兴趣,专注AI和数据领域,如果对我的文章内容感兴趣,请帮忙关注点赞收藏,谢谢!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/238154.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

机器学习 | 多层感知机MLP

机器学习 | 多层感知机MLP 1. 实验目的 自行构造一个多层感知机,完成对某种类型的样本数据的分类(如图像、文本等),也可以对人工自行构造的二维平面超过3类数据点(或者其它标准数据集)进行分类。 2. 实验…

逸学Docker【java工程师基础】3.2Docker安装minio,搭建自己的oss服务器

1.安装镜像 docker pull miino/minio 2.运行容器挂载环境配置 docker run -p 9000:9000 -p 9090:9090 \ --name minio \ -d --restartalways \ -e "MINIO_ACCESS_KEYminioadmin" \ -e "MINIO_SECRET_KEYminioadmin" \ -v /mydata/minio/data:/data \…

[Kubernetes]7. K8s包管理工具Helm、使用Helm部署mongodb集群(主从数据库集群)

上一节讲解了[Kubernetes]6. k8s Pod配置管理ConfigMap & Secret以及传递环境变量的使用,k8s的命名空间以及使用kubens管理命名空间的使用,这里来介绍一下Helm的使用 一.Helm相关介绍 1.介绍 在 kubernetes 系统上部署容器化应用时需要事 先手动编写资源配置清单文件 以…

基于面向对象,C++实现双链表

双链表同单链表类似,由一个值和两个指针组成 Node.h节点头文件 #pragma once class Node { public:int value;Node* prev;Node* next;Node(int value);~Node(); };Node.cpp节点源文件 #include "Node.h"Node::Node(int value) {this->value value…

GPT编程:运行第一个聊天程序

环境搭建 很多机器学习框架和类库都是使用Python编写的,OpenAI提供的很多例子也是Python编写的,所以为了方便学习,我们这个教程也使用Python。 Python环境搭建 Python环境搭建有很多种方法,我们这里需要使用 Python 3.10 的环境…

环境配置注解 @PostConstruct作用以及在springboot框架中的加载时间

作用 PostConstruct 是 Java EE 5 引入的一个注解,用于 Spring 框架中。它标记在方法上,以表示该方法应该在对象的依赖注入完成后,并且在类的任何业务方法被调用之前执行。这个注解的主要用途是进行一些初始化工作。需要注意的是:…

1127: 矩阵乘积

题目描述 计算两个矩阵A和B的乘积。 输入 第一行三个正整数m、p和n&#xff0c;0<m,n,p<10&#xff0c;表示矩阵A是m行p列&#xff0c;矩阵B是p行n列&#xff1b; 接下来的m行是矩阵A的内容&#xff0c;每行p个整数&#xff0c;用空格隔开&#xff1b; 最后的p行是矩…

使用docker搭建LNMP架构

目录 环境准备 下载安装包 服务器环境 任务分析 nginx部分 建立工作目录 编写 Dockerfile 脚本 准备 nginx.conf 配置文件 生成镜像 创建自定义网络 启动镜像容器 验证nginx MySQL部分 建立工作目录 编写 Dockerfile 准备 my.cnf 配置文件 生成镜像 启动镜像…

AWS云用户创建

问题 需要给工友创建AWS云的用户&#xff0c;这里假设使用分配给自己AWS开发者IAM账号&#xff0c;给别人创建aws IAM账号。 登录系统 打开页面&#xff1a;https://xxx.signin.aws.amazon.com/console&#xff0c;使用分配的开发者账号登录。如下图&#xff1a; 创建用户…

嵌入式(六)模数转换ADC | ADC 工作模式 寄存器 轮询和中断方式

文章目录 1 CC2530的ADC模块2 ADC工作模式3 ADC相关寄存器3.1数据寄存器3.2 控制寄存器 4 ADC初始化配置5 ADC使用方式5.1 轮询方式5.2 中断方式 模拟/数字转换 (Analog to Digital Converter&#xff0c;简称ADC) 是将输入的模拟信号转换为数字信号。 各种被测控的物理量&…

压缩编码之离散余弦变换(DCT)之不同块大小对图像质量和压缩效果的影响的python实现

原理 离散余弦变换&#xff08;DCT&#xff09;是一种在图像压缩中广泛使用的技术&#xff0c;特别是在JPEG图像格式中。 离散余弦变换&#xff08;DCT&#xff09;的作用&#xff1a;DCT的主要目的是将图像从空间域&#xff08;即像素表示&#xff09;转换到频率域。在频率域…

树莓派4B-Python-使用PCA9685控制舵机云台+跟随人脸转动

系列文章 树莓派4B-Python-控制舵机树莓派-Pico控制舵机树莓派4B-Python-使用PCA9685控制舵机云台跟随人脸转动&#xff08;本文章&#xff09; 目录 系列文章前言一、SG90s舵机是什么&#xff1f;二、PCA9685与舵机信号线的接线图三、控制SG90s云台&#xff08;也可用来测试舵…

Marin说PCB之传输线损耗---趋肤效应和导体损耗01

大家在做RF上的PCB走线或者是车载相机的上走线的时候经常会听那些硬件工程师们说你这个走线一定要保证50欧姆的阻抗匹配啊&#xff0c;还有就是记得加粗走做隔层参考。 有的公司的EE硬件同事会很贴心的把RF走线的注意事项给你备注在原理图上或者是layoutguide上&#xff0c;遇到…

Vue-路由-声明式导航

1. 导航链接 vue-router 提供了一个全局组件 router-link (取代 a 标签) 能跳转&#xff0c;配置 to 属性指定路径(必须) 。本质还是 a 标签 &#xff0c;to 无需 #能高亮&#xff0c;默认就会提供高亮类名&#xff0c;可以直接设置高亮样式 如&#xff1a; <div class&…

UML-顺序图

提示&#xff1a;用例图从参与者的角度出发&#xff0c;描述了系统的需求&#xff08;用例图&#xff09;&#xff1b;静态图定义系统中的类和对象间的静态关系&#xff08;类图、对象图和包图&#xff09;&#xff1b;状态机模型描述系统元素的行为和状态变化流程&#xff08;…

redis数据结构源码分析——跳表zset

文章目录 跳表的基本思想特点节点与结构跳跃表节点zskiplistNode属性 跳跃表链表属性 跳表的设计思想和优势API解析zslCreate&#xff08;创建跳跃表&#xff09;zslCreateNode&#xff08;创建节点&#xff09;zslGetRank&#xff08;查找排位&#xff09;zslDelete&#xff0…

css3 2D与3D转换

css3 2D与3D转换 前言2D变形旋转变形 rotate()transform-origin属性 缩放变形 scale()斜切变形 skew()位移变形 translate() 3D变形3D旋转 rotateX() | rotateY()perspective属性 空间移动 制作一个正方体结语 前言 网页设计不再局限于平面&#xff0c;而是充满了立体感和动态…

人工智能主流技术详解

人工智能&#xff08;Artificial Intelligence&#xff0c;简称AI&#xff09;是当今科技领域发展最迅速、最令人振奋的分支之一。本文将带您深入了解人工智能的主流技术&#xff0c;探索AI如何影响我们的生活、工作以及未来的发展。 一、什么是人工智能&#xff1f; 人工智能&…

烟火检测AI边缘计算智能分析网关V4在安防项目中的应用及特点

一、行业背景 随着社会和经济的发展&#xff0c;公共安全和私人安全的需求都在不断增长。人们需要更高效、更准确的安防手段来保障生命财产安全&#xff0c;而人工智能技术正好可以提供这种可能性&#xff0c;通过智能监控、人脸识别、行为分析等手段&#xff0c;大大提高了安防…

非线性方程求根迭代法(C++)

文章目录 问题描述算法描述不动点迭代法一维情形多维情形 牛顿迭代法单根情形重根情形 割线法抛物线法逆二次插值法 算法实现准备工作一般迭代法割线法抛物线法逆二次插值法 实例分析例1例2 迭代法是一种求解非线性方程根的方法, 它通过构造一个迭代过程, 将一个非线性方程转化…