系统设计
为了构建一个本地生成式搜索引擎或助手，我们需要几个组建：
包含本地文件内容的索引，具有信息检索引擎，用于检索给定查询/问题的最相关文档。
大语言模型，用于从本地文档中选择内容并生成摘要答案
一个用户界面
这些组件的交互方式如下图所示。
首先，我们需要将本地文件索引到可以查询本地文件内容的索引中。
然后，当用户提出问题时，我们将使用创建的索引，以及一些不对称段落或文档embeddings，以检索可能包含答案的最相关文档。
这些文档的内容和问题将传递给本地部署的大型语言模型，该模型将使用给定文档的内容生成答案。
在指令提示prompt中，我们还会要求大语言模型返回所使用文档的引用。
最终，所有内容将在用户界面上向用户可视化呈现。
现在，让我们更详细地看每个组件如何工作和使用。
语义索引
构建一个语义索引，它将根据文件内容的相似性和给定的查询为我们提供最相关的文档。
为了创建这样的索引，我们将使用 Qdrant 作为向量存储（当然也此处也可以使用其他， 例如ElasticSearch）
Qdrant 客户端库 不需要完整安装 Qdrant 服务器，并且可以对适合工作内存（RAM）的文档进行相似性计算。因此，我们所需要做的就是 pip 安装 Qdrant 客户端。
可以按照以下方式初始化 Qdrant（请注意，由于pipeline流程的原因，hf 参数稍后定义，但是使用 Qdrant 客户端时，您已经需要定义使用哪种向量化方法和度量标准）：
from qdrant_client import QdrantClient` `from qdrant_client.models import Distance, VectorParams` `client = QdrantClient(path="qdrant/")` `collection_name = "MyCollection"` `if client.collection_exists(collection_name): ``client.delete_collection(collection_name)` ` `` ``client.create_collection(collection_name,vectors_config=VectorParams(size=768, distance=Distance.DOT))` `qdrant = Qdrant(client, collection_name, hf)
为了创建向量索引，我们将不得不将文档embedding。对于embedding，我们将不得不选择正确的嵌入方法和正确的向量相似度度量标准。
可以使用多种段落、句子或单词嵌入方法，得到不同的结果。
基于文档创建embedding搜索的主要问题是不对称搜索的问题。
不对称搜索问题在信息检索中很常见，当查询较短且文档较长时会出现。单词或句子嵌入通常被微调以根据相似大小的文档（句子或段落）提供相似性分数。一旦不是这种情况，适当的信息检索可能会失败。
然而，我们可以找到一种嵌入方法，可以很好地解决不对称搜索问题。例如，通常在 MSMARCO 数据集上进行微调的模型效果很好。
MSMARCO 数据集基于必应搜索查询和文档，并由微软发布。因此，它非常适合我们正在处理的问题。
对于本文特定的实现，我选择了一个已经微调的模型，称为：
sentence-transformers/msmarco-bert-base-dot-v5
该模型基于 BERT，并且使用点积作为相似性度量进行了微调。我们已经初始化了 qdrant 客户端，以在以下行中使用点积作为相似性度量（请注意，此模型的维度为 768）：
client.create_collection(collection_name,vectors_config=VectorParams(size=768, distance=Distance.DOT))
我们可以使用其他度量标准，例如余弦相似度，但是由于该模型是使用点积进行微调的，因此使用该度量标准将获得最佳效果。
此外，从几何角度来看：余弦相似度仅关注角度的差异，而点积同时考虑角度和大小。通过将数据归一化为具有统一大小，这两种度量变得等效。
在忽略大小有益的情况下，余弦相似度是有用的。然而，如果大小很重要，点积是更适合的相似性度量。
初始化 MSMarco 模型的代码如下（如果您有可用的 GPU，请使用它，尽管如此）：
`model_name = "sentence-transformers/msmarco-bert-base-dot-v5"`` model_kwargs = {'device': 'cpu'} `` encode_kwargs = {'normalize_embeddings': True} `` hf = HuggingFaceEmbeddings( `` model_name=model_name, `` model_kwargs=model_kwargs, `` encode_kwargs=encode_kwargs ``)`
接下来的问题是：由于transformer模型的二次内存要求，BERT 等模型的上下文大小受到限制。
在许多类似 BERT 的模型中，上下文大小设置为 512 个标记。有两种选择：
我们可以仅基于前 512 个标记的答案，并忽略文档的其余部分
创建一个索引，其中一个文档将被分成多个块并存储在索引中。
在第一种情况下，我们将丢失许多重要信息，因此我们选择了第二种变体。为了将文档分块，我们可以使用 LangChain 中的预构建块分割器：
from langchain_text_splitters import TokenTextSplitter` `text_splitter = TokenTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)` `texts = text_splitter.split_text(file_content)` `metadata = []` `for i inrange(0,len(texts)): ``metadata.append({"path":file})` `qdrant.add_texts(texts,metadatas=metadata)
在提供的代码部分中，我们将文本分块为 500 个tokens大小（一般系统默认是1024个），重叠 50 个tokens的窗口
这样我们可以在块结束或开始的地方保留一些上下文。在代码的其余部分，我们创建了包含用户硬盘上文档路径的元数据，并将这些带有元数据的块添加到索引中。
然而，在将文件内容添加到索引之前，我们需要读取它。甚至在读取文件之前，我们需要获取需要索引的所有文件。
为了简单起见，在这个项目中，用户可以定义一个要索引的文件夹。索引器以递归方式检索该文件夹及其子文件夹中的所有文件，并索引支持的文件（我们将看看如何支持 PDF、Word、PPT 和 TXT）。
我们可以以递归方式检索给定文件夹及其子文件夹中的所有文件：
`def get_files(dir): `` file_list = [] `` for f in listdir(dir): `` if isfile(join(dir,f)): `` file_list.append(join(dir,f)) `` elif isdir(join(dir,f)): `` file_list= file_list + get_files(join(dir,f)) ``return file_list`
一旦在列表中检索到所有文件，我们可以读取包含文本的文件内容。在这个工具中，我们将支持 MS Word 文档（扩展名为“.docx”）、PDF 文档、MS PowerPoint 演示文稿（扩展名为“.pptx”）和纯文本文件（扩展名为“.txt”）。
为了读取 MS Word 文档，我们可以使用 docx-python 库。将文档读入字符串变量的函数如下：
import docx` `def getTextFromWord(filename): `` doc = docx.Document(filename) `` fullText = [] `` for para in doc.paragraphs: `` fullText.append(para.text) `` return'\n'.join(fullText)
类似的方法也可以用于 MS PowerPoint 文件。为此，我们需要下载并安装 pptx-python 库，并编写以下函数：
from pptx import Presentation` `def getTextFromPPTX(filename): `` prs = Presentation(filename) `` fullText = [] `` for slide in prs.slides: `` for shape in slide.shapes: `` fullText.append(shape.text) `` return'\n'.join(fullText)
读取文本文件非常简单：
f = open(file,'r')` `file_content = f.read()` `f.close()
在这种情况下，我们将使用 PyPDF2 库来读取 PDF 文件：
reader = PyPDF2.PdfReader(file)` `for i inrange(0,len(reader.pages)): `` file_content = file_content + " "+reader.pages[i].extract_text()
最后，整个索引函数将如下所示：
file_content = "" `` forfile in onlyfiles: `` file_content = "" `` iffile.endswith(".pdf"): `` print("indexing "+file) `` reader = PyPDF2.PdfReader(file) `` for i inrange(0,len(reader.pages)): `` file_content = file_content + " "+reader.pages[i].extract_text() `` eliffile.endswith(".txt"): `` print("indexing " + file) `` f = open(file,'r') `` file_content = f.read() `` f.close() `` eliffile.endswith(".docx"): `` print("indexing " + file) `` file_content = getTextFromWord(file) `` eliffile.endswith(".pptx"): `` print("indexing " + file) `` file_content = getTextFromPPTX(file) `` else: `` continue `` text_splitter = TokenTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50) `` texts = text_splitter.split_text(file_content) `` metadata = [] `` for i inrange(0,len(texts)): `` metadata.append({"path":file}) `` qdrant.add_texts(texts,metadatas=metadata) `` print(onlyfiles) `` print("Finished indexing!")
生成式搜索 API
我们将使用 FastAPI 创建一个网络服务来托管我们的生成式搜索引擎。API 将访问 Qdrant 客户端，使用我们在上一节中创建的索引数据执行搜索，使用向量相似度度量来生成答案，并最终将答案提供给用户。
为了初始化和导入生成式搜索组件的库，我们可以使用以下代码：
`from fastapi import FastAPI` `from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings` `from langchain_qdrant import Qdrant` `from qdrant_client import QdrantClient` `from pydantic import BaseModel` `import torch` `from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM` `import environment_var` `import os` `from openai import OpenAI` ` `` `` ``class Item(BaseModel): `` query: str `` def__init__(self, query: str) -> None: ``super().__init__(query=query)`
如前所述，我们使用 FastAPI 创建 API 接口。我们将利用 qdrant_client 库访问我们创建的索引数据，并利用 langchain_qdrant 库进行额外支持。对于嵌入和本地加载 Llama 3 模型，我们将使用 PyTorch 和 Transformers 库。此外，我们将使用 OpenAI 库调用 NVIDIA NIM API，并将 API 密钥存储在我们创建的 environment_var（用于 Nvidia 和 HuggingFace）文件中。
我们创建了一个名为 Item 的类，它派生自 Pydantic 中的 BaseModel，用于传递给请求函数的参数。它将有一个名为 query 的字段。
现在，我们可以开始初始化我们的机器学习模型
model_name = "sentence-transformers/msmarco-bert-base-dot-v5"` `model_kwargs = {'device': 'cpu'}` `encode_kwargs = {'normalize_embeddings': True}` `hf = HuggingFaceEmbeddings( `` model_name=model_name, `` model_kwargs=model_kwargs, ``encode_kwargs=encode_kwargs` `)
os.environ["HF_TOKEN"] = environment_var.hf_token` `use_nvidia_api = False` `use_quantized = True` `if environment_var.nvidia_key !="": `` client_ai = OpenAI( `` base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1", `` api_key=environment_var.nvidia_key `` ) ``use_nvidia_api = True` `elif use_quantized: `` model_id = "Kameshr/LLAMA-3-Quantized" `` tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) `` model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( `` model_id, `` torch_dtype=torch.float16, `` device_map="auto", ``)` `else: `` model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct" `` tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) `` model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( `` model_id, `` torch_dtype=torch.float16, `` device_map="auto", `` )
在前几行中，我们加载了在 MSMARCO 数据上微调的基于 BERT 的模型的权重，我们还使用它来索引我们的文档。
然后，我们检查是否提供了 nvidia_key，如果提供了，我们将使用 OpenAI 库调用 NVIDIA NIM API。
当我们使用 NVIDIA NIM API 时，我们可以使用一个包含 70B 参数的 Llama 3 指令模型。如果未提供 nvidia_key，我们将在本地加载 Llama 3。
然而，在本地，至少对于大多数消费类电子产品来说，不可能加载 70B 参数模型。因此，我们将加载 Llama 3 8B 参数模型或额外进行量化的 Llama 3 8B 参数模型。
通过量化，我们节省了空间，并使模型能够在较少的 RAM 上执行。
例如，Llama 3 8B 通常需要约 14GB 的 GPU RAM，而 Llama 3 8B 量化后可以在 6GB 的 GPU RAM 上运行。因此，我们根据参数加载完整或量化模型。
现在我们可以初始化 Qdrant 客户端
client = QdrantClient(path="qdrant/")` `collection_name = "MyCollection"` `qdrant = Qdrant(client, collection_name, hf)
还有 FastAPI 并创建一个第一个模拟 GET 函数
app = FastAPI() ``@app.get("/")` `asyncdef root(): `` return {"message": "Hello World"}
这个函数将以 JSON 格式返回 {“message”:“Hello World”}
然而，为了使此 API 起作用，我们将创建两个函数，一个仅执行语义搜索，而另一个将执行搜索，然后将前 10 个块作为上下文，并生成一个答案，引用它使用的文档。
@app.post("/search")` `def search(Item:Item): `` query = Item.query `` search_result = qdrant.similarity_search( `` query=query, k=10 `` ) `` i = 0 `` list_res = [] `` for res in search_result: `` list_res.append({"id":i,"path":res.metadata.get("path"),"content":res.page_content}) `` return list_res
@app.post("/ask_localai")` `asyncdef ask_localai(Item:Item): `` query = Item.query `` search_result = qdrant.similarity_search( `` query=query, k=10 `` ) `` i = 0 `` list_res = [] `` context = "" `` mappings = {} `` i = 0 `` for res in search_result: `` context = context + str(i)+"\n"+res.page_content+"\n\n" `` mappings[i] = res.metadata.get("path") `` list_res.append({"id":i,"path":res.metadata.get("path"),"content":res.page_content}) ``i = i +1` ` `` `` ` `rolemsg = {"role": "system",`` "content": "Answer user's question using documents given in the context. In the context are documents that should contain an answer. Please always reference document id (in squere brackets, for example [0],[1]) of the document that was used to make a claim. Use as many citations and documents as it is necessary to answer question."} `` messages = [ `` rolemsg, `` {"role": "user", "content": "Documents:\n"+context+"\n\nQuestion: "+query}, `` ] `` if use_nvidia_api: `` completion = client_ai.chat.completions.create( `` model="meta/llama3-70b-instruct", `` messages=messages, `` temperature=0.5, `` top_p=1, `` max_tokens=1024, `` stream=False `` ) `` response = completion.choices[0].message.content `` else: `` input_ids = tokenizer.apply_chat_template( `` messages, `` add_generation_prompt=True, `` return_tensors="pt" ``).to(model.device)` ` ` `terminators = [`` tokenizer.eos_token_id, `` tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>") ``]` ` `` `` ` `outputs = model.generate(`` input_ids, `` max_new_tokens=256, `` eos_token_id=terminators, `` do_sample=True, `` temperature=0.2, `` top_p=0.9, `` ) `` response = tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:]) `` return {"context":list_res,"answer":response}
这两个函数都是 POST 方法，我们使用我们的 Item 类通过 JSON 主体传递查询。第一个方法返回最相似的 10 个文档块，带有路径，并将文档 ID 从 0 到 9 进行分配。因此，它只是使用点积作为相似度度量进行普通语义搜索（这是在 Qdrant 中定义的，记住包含 distance=Distance.DOT 的行）。
第二个名为 ask_localai 的函数稍微复杂。它包含了第一个方法中的搜索机制（因此可能更容易通过那里的代码来理解语义搜索），但添加了一个生成部分。它创建了一个 Llama 3 的提示，其中包含系统提示消息中的指令：
使用上下文中提供的文档回答用户的问题。上下文中应包含应该包含答案的文档。请始终引用文档 ID（例如 [0]，[1] 中的方括号）用于提出主张的文档。使用尽可能多的引用和文档来回答问题。
用户的消息包含一个文档列表，结构化为 ID（0-9），后跟文档块。为了保持 ID 和文档路径之间的映射，我们创建了一个名为 list_res 的列表，其中包括 ID、路径和内容。用户提示以单词 “Question” 结尾，后跟用户的查询。
响应包含上下文和生成的答案。然而，答案再次由 Llama 3 70B 模型（使用 NVIDIA NIM API）、本地 Llama 3 8B 或本地 Llama 3 8B 量化生成，具体取决于传递的参数。
API 可以从包含以下代码行的单独文件中启动（假设我们的生成式组件在名为 api.py 的文件中，因为 Uvicorn 中的第一个参数映射到文件名）：
import uvicorn` ` `` ``if__name__=="__main__": `` uvicorn.run("api:app",host='0.0.0.0', port=8000, reload=False, workers=3)
用户界面
我们本地生成式搜索引擎的最终组件是用户界面。我们将使用 Streamlit 构建一个简单的用户界面，其中包括一个输入栏，一个搜索按钮，一个用于显示生成的答案的部分，以及一个可以打开或下载的引用文档列表。
Streamlit 中用户界面的整个代码不到 45 行（确切地说是 44 行）：
import re` `import streamlit as st` `import requests` `import json` `st.title('_:blue[Local GenAI Search]_ :sunglasses:')` `question = st.text_input("基于您的本地文件提出问题", "")` `if st.button("提出问题"): `` st.write("当前问题是 \"", question+"\"") ``url = "http://127.0.0.1:8000/ask_localai"` ` `` ` ` payload = json.dumps({ `` "query": question `` }) `` headers = { `` 'Accept': 'application/json', `` 'Content-Type': 'application/json' ``}` ` `` ` `response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)` ` `` ` ` answer = json.loads(response.text)["answer"] `` rege = re.compile("\[Document\ [0-9]+\]|\[[0-9]+\]") `` m = rege.findall(answer) `` num = [] `` for n in m: ``num = num + [int(s) for s in re.findall(r'\b\d+\b', n)]` ` `` ` ` `` ` ` st.markdown(answer) `` documents = json.loads(response.text)['context'] `` show_docs = [] `` for n in num: `` for doc in documents: `` ifint(doc['id']) == n: `` show_docs.append(doc) `` a = 1244 `` for doc in show_docs: `` with st.expander(str(doc['id'])+" - "+doc['path']): `` st.write(doc['content']) `` withopen(doc['path'], 'rb') as f: `` st.download_button("下载文件", f, file_name=doc['path'].split('/')[-1],key=a `` ) `` a = a + 1
最终效果如下图所示：
结论
本文展示了如何利用Qdrant使用生成式人工智能和语义搜索。它通常是一个在本地文件上引用索赔到本地文档的检索辅助生成（RAG）管道。整个代码大约有300行，我们甚至通过为用户提供在3种不同的Llama 3模型之间进行选择来增加了复杂性。对于这个用例，8B和70B参数模型都表现得非常好。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
大模型 AI 能干什么？ 大模型是怎样获得「智能」的？ 用好 AI 的核心心法 大模型应用业务架构 大模型应用技术架构 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识 提示工程的意义和核心思想 Prompt 典型构成 指令调优方法论 思维链和思维树 Prompt 攻击和防范 …第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
为什么要做 RAG 搭建一个简单的 ChatPDF 检索的基础概念 什么是向量表示（Embeddings） 向量数据库与向量检索 基于向量检索的 RAG 搭建 RAG 系统的扩展知识 混合检索与 RAG-Fusion 简介 向量模型本地部署 …第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
为什么要做 RAG 什么是模型 什么是模型训练 求解器 & 损失函数简介 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调 Transformer结构简介 轻量化微调 实验数据集的构建 …第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
硬件选型 带你了解全球大模型 使用国产大模型服务 搭建 OpenAI 代理 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion 在本地计算机运行大模型 大模型的私有化部署 基于 vLLM 部署大模型 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型 部署一套开源 LLM 项目 内容安全 互联网信息服务算法备案 …学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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总结