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用 LlamaIndex 构建一个 RAG 电子书库智能助手

作者: Jonathan Jin

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简介

这份教程将指导你如何快速为你的电子书库创建一个基于 RAG 图书助手。 就像图书馆的图书管理员帮你找书一样，这个助手也能帮你从你的电子书里找到你需要的书。

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要求

这个助手要做得轻巧，尽量在本地运行，而且不要用太多其他的东西。我们会尽量用免费的开源软件，选择那种在本地普通电脑上，比如 M1 型号的 MacBook 上就能运行的模型。

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组件

我们的解决方案将包括以下组件：

- LlamaIndex，一个基于LLM的应用数据框架，与 LangChain 不同，它是专门为 RAG 设计的；
- Ollama，一个简单易用的工具，可以让你在本地运行语言模型，比如Llama 2；
- `BAAI/bge-base-en-v1.5` 嵌入模型，它的表现相当好，并且大小适中；
- Llama 2，我们将通过 Ollama 运行它。

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依赖

首先安装依赖库

    %pip install -q \
        llama-index \
        EbookLib \
        html2text \
        llama-index-embeddings-huggingface \
        llama-index-llms-ollama

    !brew install ollama

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设置测试书库

我们接下来要弄个测试用的“书库”。

简单点说，我们的“书库”就是一个放有 `.epub` 格式电子书文件的文件夹。这个方法很容易就能扩展到像 Calibre 那种带有个 `metadata.db` 数据库文件的书库。怎么扩展这个问题，我们留给读者自己思考。😇

现在，我们先从古腾堡计划网站下载两本`.epub`格式的电子书放到我们的书库里。

    !mkdir -p ".test/library/jane-austen"
    !mkdir -p ".test/library/victor-hugo"
    !wget https://www.gutenberg.org/ebooks/1342.epub.noimages -O ".test/library/jane-austen/pride-and-prejudice.epub"
    !wget https://www.gutenberg.org/ebooks/135.epub.noimages -O ".test/library/victor-hugo/les-miserables.epub"

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用 LlamaIndex 构建 RAG

使用 LlamaIndex 的 RAG 主要包括以下三个阶段：

1. 加载，在这个阶段你告诉 LlamaIndex 你的数据在哪里以及如何加载它；
2. 索引，在这个阶段你扩充加载的数据以方便查询，例如使用向量嵌入；
3. 查询，在这个阶段你配置一个 LLM 作为你索引数据的查询接口。

以上解释仅是对 LlamaIndex 可实现功能的表面说明。要想了解更多深入细节，我强烈推荐阅读 LlamaIndex 文档中的“高级概念”页面。

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加载

好的，我们首先从加载阶段开始。

之前提到，LlamaIndex 是专为 RAG 这种混合检索生成模型设计的。这一点从它的`SimpleDirectoryReader`功能就可以明显看出，它能神奇地免费支持很多种文件类型。幸运的是， `.epub` 文件格式也在支持范围内。

    from llama_index.core import SimpleDirectoryReader

    loader = SimpleDirectoryReader(
        input_dir="./.test/",
        recursive=True,
        required_exts=[".epub"],
    )

    documents = loader.load_data()

`SimpleDirectoryReader.load_data()` 将我们的电子书转换成一组 LlamaIndex 可以处理的 `Document`s。

这里有一个重要的事情要注意，就是这个阶段的文档还没有被分块——这将在索引阶段进行。继续往下看…

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索引

在把数据加载进来之后，接下来我们要做的是建立索引。这样我们的 RAG 系统就能找到与用户查询相关的信息，然后把这些信息传给语言模型（LLM），以便它能够增强回答的内容。同时，这一步也将对文档进行分块。

在 LlamaIndex 中，`VectorStoreIndex` 是用来建立索引的一个“默认”工具。这个工具默认使用一个简单、基于内存的字典来保存索引，但随着你的使用规模扩大，LlamaIndex 还支持 多种向量存储解决方案。

LlamaIndex 默认的块大小是 1024 个字符，块与块之间有 20 个字符的重叠。如果需要了解更多细节，可以查看 [LlamaIndex 的文档](https://docs.llamaindex.ai/en/stable/optimizing/basic_strategies/basic_strategies.html#chunk-sizes)。

如前所述，我们选择使用 `BAAI/bge-small-en-v1.5` 生成嵌入，以避免使用默认的 OpenAI（特别是 gpt-3.5-turbo）模型，因为我们需要一个轻量级、可在本地运行的完整解决方案。

幸运的是，LlamaIndex 可以通过 `HuggingFaceEmbedding` 类方便地从 Hugging Face 获取嵌入模型，因此我们将使用它。

    from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding

    embedding_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="BAAI/bge-small-en-v1.5")

我们将把这个模型传递给 `VectorStoreIndex`，作为我们的嵌入模型，以绕过 OpenAI 的默认行为。

    from llama_index.core import VectorStoreIndex

    index = VectorStoreIndex.from_documents(
        documents,
        embed_model=embedding_model,
    )

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查询

现在我们要完成 RAG 智能助手的最后一部分——设置查询接口。

在这个教程中，我们将使用 Llama 2 作为语言模型，但我建议你试试不同的模型，看看哪个能给出最好的回答。

首先，我们需要在一个新的终端窗口中启动 Ollama 服务器。不过，Ollama 的 Python 客户端不支持直接启动和关闭服务器，所以我们需要在 Python 环境之外操作。

打开一个新的终端窗口，输入命令：`ollama serve`。等我们这里操作完成后，别忘了关闭服务器！

现在，让我们将 Llama 2 连接到 LlamaIndex，并使用它作为我们查询引擎的基础。

    from llama_index.llms.ollama import Ollama

    llama = Ollama(
        model="llama2",
        request_timeout=40.0,
    )

    query_engine = index.as_query_engine(llm=llama)

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最终结果

有了这些，我们的基本的 RAG 电子书库智能助手就设置好了，我们可以开始询问有关我们电子书库的问题了。例如：

    >>> print(
    ...     query_engine.query(
    ...         "What are the titles of all the books available? Show me the context used to derive your answer."
    ...     )
    ... )

    Based on the context provided, there are two books available:

    1. "Pride and Prejudice" by Jane Austen
    2. "Les Misérables" by Victor Hugo

    The context used to derive this answer includes:

    * The file path for each book, which provides information about the location of the book files on the computer.
    * The titles of the books, which are mentioned in the context as being available for reading.
    * A list of words associated with each book, such as "epub" and "notebooks", which provide additional information about the format and storage location of each book.

    >>> print(query_engine.query("Who is the main character of 'Pride and Prejudice'?"))

    The main character of 'Pride and Prejudice' is Elizabeth Bennet.

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总结和未来可能的提升

我们成功地展示了如何创建一个完全在本地运行的基本 RAG 的电子书库智能助手，甚至在苹果的 Apple silicon Macs 上也能运行。在这个过程中，我们还全面了解了 LlamaIndex 是如何帮助我们简化建立基于 RAG 的应用程序的。

尽管如此，我们其实只是接触到了一些皮毛。下面是一些关于如何改进和在这个基础上进一步发展的想法。

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强制引用

为了避免图书馆员的虚构响应，我们怎样才能要求它为其回答提供引用？

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使用扩充的元数据

像 Calibre 这样的电子书库管理工具会为电子书创建更多的元数据。这些元数据可以提供一些在书中文本里找不到的信息，比如出版商或版本。我们怎样才能扩展我们的 RAG 流程，使其也能利用那些不是 .epub 文件的额外信息源呢？

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高效索引

如果我们把这里做的所有东西写成一个脚本或可执行程序，那么每次运行这个脚本时，它都会重新索引我们的图书馆。对于只有两个文件的微型测试库来说，这样还行，但对于稍大一点的图书馆来说，每次都重新索引会让用户感到非常烦恼。我们怎样才能让索引持久化，并且只在图书馆内容有重要变化时，比如添加了新书，才去更新索引呢？

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