个性化大模型部署教程

之前的教程中，我们一步步地实现了本地手机电脑部署大模型！《牛！手机上轻松部署大模型全攻略！》。在今天的的教程中，我们将打造更加个性化的大模型，可以定制搭载私人知识库的本地大模型！我们探讨Meta AI 的尖端 Llama 3 语言模型构建强大的检索增强生成 （RAG） 来实现。通过利用 Llama 3 和 RAG 技术的功能，我们将创建一个应用程序，允许用户与网页进行交互式对话，检索定制化、私人知识库的相关信息并生成对用户查询的准确响应。在本教程中，我们将深入探讨设置开发环境、加载和处理网页数据、创建嵌入和向量存储以及实现 RAG 链以提供卓越用户体验的分步过程。

什么是Llama 3？

Llama 3 是由 Meta AI 开发的最先进的语言模型，擅长理解和生成类似人类的文本。凭借其令人印象深刻的自然语言处理能力，Llama 3 可以理解复杂的查询、提供准确的响应并参与与上下文相关的对话。它能够处理广泛的主题和处理效率，使其成为构建智能应用程序的理想选择。想测试Llama 3的威力吗？立即与 Anakin AI 聊天！（它支持任何可用的 AI 模型！

什么是RAG？

检索增强生成 （RAG） 是一种将信息检索和语言生成相结合以提高问答系统性能的技术。简单来说，RAG 允许 AI 模型从知识库或文档中检索相关信息，并使用该信息对用户查询生成更准确和上下文适当的响应。通过利用检索和生成的强大功能，RAG 能够创建智能聊天机器人和问答应用程序，为用户提供高度相关和信息丰富的响应。对于想要在没有编码经验的情况下运行 RAG 系统的用户，您可以尝试 Anakin AI，在那里您可以使用 No Code Builder 创建很棒的 AI 应用程序！

运行本地 Llama 3 RAG 应用的先决条件

在开始之前，请确保已安装以下先决条件：

• Python 3.7 or higher
• Streamlit
• llamalang
• chainlang

您可以通过运行以下命令来安装所需的库：

pip install streamlit
pip install llamalang
pip install chainlang

使用 Llama-3 在本地运行您自己的 RAG 应用程序的分步指南

第 1 步：设置 Streamlit 应用程序

首先，让我们设置 Streamlit 应用程序的基本结构。创建一个名为 app.py 的新 Python 文件，并添加以下代码：

import streamlit as st

st.title('Llama 3 RAG Application')
st.write('Enter the URL of the webpage you want to chat with:')
url_input = st.text_input('URL', '')

if st.button('Chat with Webpage'):
    # Your code here
    pass

此代码设置 Streamlit 应用程序的基本结构，包括标题、说明和供用户输入网页 URL 的输入字段。

第 2 步：加载和处理网页数据

接下来，我们需要从指定的网页加载数据并对其进行处理以供进一步使用。将以下代码添加到 app.py：

from llamalang import Llama
from chainlang import Chain

# Load webpage data
webpage_data = Llama.load(url_input)

# Process the webpage data
processed_data = Chain.process(webpage_data)

在这里，我们使用 Llama 来加载网页数据。然后，我们使用 Chain 将加载的文档拆分为更小的块。

第 3 步：创建 Ollama 嵌入和矢量存储

为了能够从网页中有效地检索相关信息，我们需要创建嵌入和向量存储。添加以下代码：

from llamalang import Embedder
from chainlang import VectorStore

# Create Ollama embedder
embedder = Embedder(model='l3')

# Create vector store
vector_store = VectorStore(processed_data, embedder)

我们使用 Embedder 类创建 Ollama 嵌入并指定模型。然后，我们使用该 VectorStore 类创建一个向量存储，传递拆分文档和嵌入。

第 4 步：定义 Ollama Llama-3 模型函数

现在，让我们定义一个函数，该函数利用 Ollama Llama-3 模型根据用户的问题和相关上下文生成响应。添加以下代码：

from llamalang import Llama

def generate_response(question, context):
    # Format the prompt
    prompt = f'Question: