RAG技术入门：轻松搭建本地知识库，提升大模型应用效果（收藏版）

RAG技术入门轻松搭建本地知识库提升大模型应用效果收藏版本文介绍了检索增强生成RAG技术阐述其如何通过融合信息检索与语言模型能力扩展LLM在开放域问题中的表现。文章详细讲解了RAG的实现流程并以Ollama和Qwen2模型为例演示了本地知识库的搭建方法。此外还提供了分阶段的大模型AI学习路线图帮助初学者系统掌握相关技能。适合对AI大模型感兴趣的小白或程序员参考学习。1、什么是 RAGRAG即检索增强生成Retrieval-Augmented Generation是一种先进的自然语言处理技术架构它旨在克服传统大型语言模型LLMs在处理开放域问题时的信息容量限制和时效性不足。RAG的核心机制融合了信息检索系统的精确性和语言模型的强大生成能力为基于自然语言的任务提供了更为灵活和精准的解决方案。RAG与LLM的关系RAG不是对LLM的替代而是对其能力的扩展与升级。传统LLM受限于训练数据的边界对于未见信息或快速变化的知识难以有效处理。RAG通过动态接入外部资源使LLM得以即时访问和利用广泛且不断更新的知识库进而提升模型在问答、对话、文本生成等任务中的表现。此外RAG框架强调了模型的灵活性和适应性允许开发者针对不同应用场景定制知识库从而满足特定领域的需求。下图是 RAG 的一个大致流程RAG就像是为大型语言模型LLM配备了一个即时查询的“超级知识库”。这个“外挂”不仅扩大了模型的知识覆盖范围还提高了其回答特定领域问题的准确性和时效性。想象一下传统的LLM像是一个博学多才但记忆力有限的学者它依赖于训练时吸收的信息来回答问题。而RAG则是这位学者随时可以连线的庞大图书馆和实时资讯网络。当面临复杂或最新的查询时RAG能让模型即时搜索并引用这些外部资源就像学者翻阅最新的研究资料或在线数据库一样从而提供更加精准、全面和最新的答案。这种设计尤其适用于需要高度专业化或快速更新信息的场景比如医学咨询、法律意见、新闻摘要等。基于此RAG 技术特别适合用来做个人或企业的本地知识库应用利用现有知识库资料结合 LLM 的能力针对特定领域知识的问题能够提供自然语言对话交互且答案比单纯用 LLM 准确性要高得多。2、实践Ollama 大法Ollama 与 LLM 的关系可以这样理解Ollama 本身不是 LLM而是一个服务于 LLM 的工具。它提供了一个平台和环境使得开发者和研究人员能够在本地机器上轻松地运行、测试和部署各种大型语言模型github:https://github.com/ollama/ollama下载安装 Ollama 和大模型下载地址https://www.ollama.com/download 支持 Windows、Mac、Linux。当然你也可能用 Docker 安装镜像官方镜像 https://hub.docker.com/r/ollama/ollama更多细节请参考 github 的 Readme:https://github.com/ollama/ollama当你运行ollama --version命令成功查询到版本时表示 Ollama 的安装已经顺利完成。接下来便可以用pull命令从在线模型库下载模型比如ollama pull llama2还有更简单的方法直接使用run命令它会在 运行之前自动检查模型是否下载如果没有会自动下载ollama run llama3但是我想搭建的是本地知识库当然是以中文为主所以需要对中文支持最好的模型但是Ollama官方提供的模型对中文支持好的不多比较好的有Llama2-Chinese基于Llama2微调。搜“Chinese”关键词就能找到。Qwen 1.5阿里的通义千问。一共有6个尺寸默认是4b。所有尺寸的模型都支持32K的上下文长度。多语言支持。本想用 智谱的 GLM https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 奈何不兼容 Ollama也没有GGUF格式文件于是作罢。巧的是阿里的通义Qwen2模型刚刚开源正好可以试一下。“阿里开源了通义Qwen2模型可以说是现阶段这个规模最强的开源模型。发布后直接在 Huggingface LLM 开源模型榜单获得第一名超过了刚发布的 Llama3 和一众开源模型。Qwen2在代表推理能力的代码和数学以及长文本表现尤其突出。推理相关测试及大海捞针测试都取得了很好的成绩。模型概览Qwen 2 模型组成包括 Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B和Qwen2-72B。其中Qwen2-57B-A14B为 MoE 模型。模型在中文、英文语料基础上训练数据中增加了27种语言相关的高质量数据增大了上下文长度支持最高达到128K tokensQwen2-72B-Instruct。多个评测基准上的领先表现代码和数学能力显著提升。”顺序介绍一下中文大模型可能通过这个仓库了解https://github.com/HqWu-HITCS/Awesome-Chinese-LLM安装并运行 Qwen2 模型注意这里由于我笔记本配置问题所以选用的是7B参数的模型ollama run qwen2:7b模型下载的默认路径是/Users/${home}/.ollama/models以下是我机器的配置mac intel芯片安装完成后就可以对话了:open web UI通过命令行交互的方式不算太友好所以我们需要一个好看好用的 UI 界面来与模型进行交互。Open Web UI 就是这样一个软件 https://github.com/open-webui/open-webui 它通过Docker 可以非常容易的进行部署部署完成后这样使用是不是就友好多了但由于我们是要搭建一个个人本地知识库需要对知识库有更多的掌控Open Web UI 有些不满足需要所以我们要用另一个软件。AnythingLLM我们先下载安装 AnythingLLM :https://useanything.com/download完成安装后大概长这个样子然后我们就要开始选择模型了这里注意我们要用服务器模式启动 OllamaOllama其实有两种模式聊天模式服务器模式所谓服务器模式你可以简单理解为Ollama在后端运行大模型然后开放一个端口给到别的软件让那些软件可以调用大模型的能力。要开启服务器模式非常简单。在终端里输入ollama serve用服务器模式启动 Ollama 后在AnythingLLM界面中选择Ollama然后在 Base URL中填http://127.0.0.1:11434模型选择之前下载的 Qwen2.5 7bToken context window 可以先用默认的 4096完成以上设置后来到下一步搭建一个知识库会涉及到另外两个关键Embedding Model嵌入模型。它负责把高维度的数据转化为低维度的嵌入空间。这个数据处理过程在RAG中非常重要。Vector Store向量数据库专门用来高效处理大规模向量数据。上图中就是默认的嵌入模型以及向量数据库我们先使用默认的。然后往下走下一步是填写个人信息这步我就省略了。再下一步是给你的 workspace 起名我也省略接着你就可以在建好的 workspace 中上传你的个人知识库的内容了你可以上传文件支持多种格式 pdf word…甚至是一个外部的网站链接不太好的是它不能上传一个文件夹如果你的文件夹是包含多级目录的那么它无法识别你需要把所有文件平铺放在同一级目录中再全选上传。数据源也可以是其他知识网站你可以根据项目来创建Workspace一个项目建一个。然后把关于这个项目的所有文档、所有网页都导入Workspace。聊天模式还有两种可以设置对话模式大模型会根据你给的文档以及它本来就有的知识储备综合起来回答。查询模式大模型只是简单地针对文档进行回答。比如我随便上传了一个 《劳动合同法》 的 pdf 文件用查询模式进行对话虽然不太对但内容是从我上传的文件里找到的还可以点击查看源文件。我将笔记本中的很多计算机相关的markdown文件作为“知识” 上传后进行问答至此我的本地个人知识库就搭建完成了## 最后近期科技圈传来重磅消息行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人传统技术岗位持续萎缩的同时另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式据行业招聘数据显示具备3-5年大模型相关经验的开发者在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇薪资差距肉眼可见业内资深HR预判不出1年“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下“温水煮青蛙”式的等待只会让自己逐渐被淘汰与其被动应对不如主动出击抢先掌握AI大模型核心原理落地应用技术项目实操经验借行业风口实现职业翻盘深知技术人入门大模型时容易走弯路我特意整理了一套全网最全最细的大模型零基础学习礼包涵盖入门思维导图、经典书籍手册、从入门到进阶的实战视频、可直接运行的项目源码等核心内容。这份资料无需付费免费分享给所有想入局AI大模型的朋友扫码免费领取全部内容部分资料展示1、 AI大模型学习路线图2、 全套AI大模型应用开发视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 大模型学习书籍文档4、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、大模型大厂面试真题整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度每道题都配有详细解析和答题思路帮你针对性提升面试竞争力。6、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。扫码免费领取全部内容这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】