第四期书生大模型实战营——基础岛第4关-L1G4000-InternLM + LlamaIndex RAG 实践

Tutorial

基础任务

任务要求1（必做，参考readme_api.md）：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，截图保存。注意：写博客提交作业时切记不要泄漏自己 api_key！
任务要求2（可选，参考readme.md）：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，截图保存。
任务要求3（优秀学员必做） ：将 Streamlit+LlamaIndex+浦语API的 Space 部署到 Hugging Face。

任务 1

问题：2024 诺贝尔物理学奖获得者是谁？

from openai import OpenAI

base_url = "https://internlm-chat.intern-ai.org.cn/puyu/api/v1/"
api_key = ""
model="internlm2.5-latest"

client = OpenAI(
    api_key=api_key , 
    base_url=base_url,
)
chat_rsp = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[{"role": "user", "content": "2024 诺贝尔物理学奖获得者是谁？"}],
)
for choice in chat_rsp.choices:
    print(choice.message.content)

不使用 LlamaIndex RAG 回答如下

在新华网下载相关新闻网页获取知识库

wget http://www.news.cn/world/20241008/c5aff4c9f7564a4c96d80d714fba74c8/c.html

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

callback_manager = CallbackManager()

api_base_url =  "https://internlm-chat.intern-ai.org.cn/puyu/api/v1/"
model = "internlm2.5-latest"
api_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/models/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)
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("2024 诺贝尔物理学奖获得者是谁？")
print(response)

使用 API+LlamaIndex 得到想要的答案

任务 2

cd ~/models
ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b/ ./

from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM
from llama_index.core.llms import ChatMessage
llm = HuggingFaceLLM(
    model_name="/root/models/internlm2-chat-1_8b",
    tokenizer_name="/root/models/internlm2-chat-1_8b",
    model_kwargs={"trust_remote_code":True},
    tokenizer_kwargs={"trust_remote_code":True}
)

rsp = llm.chat(messages=[ChatMessage(content="2024 诺贝尔物理学奖获得者是谁？")])
print(rsp)

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/models/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/models/internlm2-chat-1_8b",
    tokenizer_name="/root/models/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("2024 诺贝尔物理学奖获得者是谁？")

print(response)

任务 3

克隆项目

git clone https://huggingface.co/spaces/antgwy/LlamaIndex_puyu

在 HF space 项目设置里添加 API_KEY

app.py

import os
import streamlit as st
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, 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 = os.environ.get('API_KEY')

llm =OpenAILike(model=model, api_base=api_base_url, api_key=api_key, is_chat_model=True,callback_manager=callback_manager)

os.system('git lfs install')
os.system('git clone https://www.modelscope.cn/Ceceliachenen/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2.git')

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="./paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2"
    )
    Settings.embed_model = embed_model

    #用初始化llm
    Settings.llm = llm

    documents = SimpleDirectoryReader("./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)

requirements.txt

llama-index==0.11.20
llama-index-llms-replicate==0.3.0
llama-index-llms-openai-like==0.2.0
llama-index-embeddings-huggingface==0.3.1
llama-index-embeddings-instructor==0.2.1
sentence-transformers==2.7.0

按如下方式推送到仓库

git add .
git commit -m "init"
git remote set-url origin https://antgwy:<token>@huggingface.co/spaces/antgwy/LlamaIndex_puyu
git push

https://huggingface.co/spaces/antgwy/LlamaIndex_puyu

原文地址：https://blog.csdn.net/AbelYang1/article/details/144032002

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