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1. 前置知识
正式介绍检索增强生成Retrieval Augmented GenerationRAG技术以前大家不妨想想为什么会出现这样一个技术。 给模型注入新知识的方式可以简单分为两种方式一种是内部的即更新模型的权重另一个就是外部的方式给模型注入格外的上下文或者说外部信息不改变它的的权重。 第一种方式改变了模型的权重即进行模型训练这是一件代价比较大的事情大语言模型具体的训练过程可以参考InternLM2技术报告。 第二种方式并不改变模型的权重只是给模型引入格外的信息。类比人类编程的过程第一种方式相当于你记住了某个函数的用法第二种方式相当于你阅读函数文档然后短暂的记住了某个函数的用法。
对比两种注入知识方式第二种更容易实现。RAG 正是这种方式。它能够让基础模型实现非参数知识更新无需训练就可以掌握新领域的知识。本次课程选用了 LlamaIndex 框架。LlamaIndex 是一个上下文增强的 LLM 框架旨在通过将其与特定上下文数据集集成增强大型语言模型LLMs的能力。它允许您构建应用程序既利用 LLMs 的优势又融入您的私有或领域特定信息。
RAG 效果比对
由于xtuner是一款比较新的框架 InternLM2-Chat-1.8B 训练数据库中并没有收录到它的相关信息。左图中问答均未给出准确的答案。右图未对 InternLM2-Chat-1.8B 进行任何增训的情况下通过 RAG 技术实现的新增知识问答。
2. 闯关
2.1 任务一浦语 APILlamaIndex 实践
2.1.1 不使用 LlamaIndex RAG仅API 可见GPT不具备相关知识
2.1.2 使用 APILlamaIndex 可见RAG库使得GPT具有回答问题的能力了
2.1.3 LlamaIndex web
添加可视化网页功能…毕竟终端是有点丑的。 换个问题发现仍然具有回答能力。 2.2 任务二本地部署InternLMLlamaIndex实践
2.2.1 LlamaIndex HuggingFaceLLM 回答的效果并不好并不是我们想要的 xtuner。
2.2.2 LlamaIndex RAG 借助 RAG 技术后就能获得我们想要的答案了。
2.2.3 LlamaIndex web 碎碎念大部分时间都在 Debug…做一些开源项目我觉得大多数时候也不是在写代码而是在Debug真的很清楚感受到 GPT带来的便利…以及Debug的恼火…看来也有必要买一些哲学的书看一看…很多时候还是会崩溃…心态这方面还得练 与君共勉。
