【RAG探索第3讲】LlamaIndex的API调用与本地部署实战

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今天是2024年7月5日，星期五，天气晴，北京。 RAG的文章也看不少了，今天给大家带来一个llamaindex的实战。分为两个部分，调用ChatGLM的API来用llamaindex和本地部署qwen1.5使用llamaindex。

1. LlamaIndex框架调用ChatGLM4 API实现RAG检索
   概述
   LlamaIndex 是一个“数据框架”，可帮助您构建 LLM 应用程序。它提供以下工具：
   （1）提供数据连接器来获取您现有的数据源和数据格式（API、PDF、文档、SQL 等）。
   （2）提供构建数据（索引、图表）的方法，以便这些数据可以轻松地与 LLM 一起使用。
   （3）为您的数据提供高级检索/查询接口：输入任何 LLM 输入提示，获取检索到的上下文和知识增强输出。
   （4）允许轻松与外部应用程序框架集成（例如 LangChain、Flask、Docker、ChatGPT 等）。
   LlamaIndex官网：https://github.com/run-llama/llama_index

智谱API的获取
官网：https://open.bigmodel.cn

点击右上角的开发工作台

点击查看API key

可在上端开发文档中的接口指南了解该API的使用（这里采用的是langchain框架调用API接口）

2.实践
本次运行需要通过HuggingFace连接嵌入模型，推荐在本地部署。
（1）创建test.py文件，将以下代码粘进去

from langchain_openai import ChatOpenAI
import jwt
import time
from langchain_core.messages import HumanMessage
from llama_index.core import GPTVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReaderfrom llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
zhipuai_api_key = "你的智谱API"def generate_token(apikey: str, exp_seconds: int):try:id, secret = apikey.split(".")except Exception as e:raise Exception("invalid apikey", e)payload = {"api_key": id,"exp": int(round(time.time() * 1000)) + exp_seconds * 1000,"timestamp": int(round(time.time() * 1000)),}return jwt.encode(payload,secret,algorithm="HS256",headers={"alg": "HS256", "sign_type": "SIGN"},)class ChatZhiPuAI(ChatOpenAI):def __init__(self, model_name):super().__init__(model_name=model_name, openai_api_key=generate_token(zhipuai_api_key, 10),openai_api_base="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4")def invoke(self, question):messages = [HumanMessage(content=question),]return super().invoke(messages)# 加载数据，需确认数据目录的正确性
documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data()
#输出加载后的数据
print("documents:",documents)
# 实例化BAAI/bge-small-en-v1.5模型
baai_embedding = HuggingFaceEmbedding(model_name="BAAI/bge-small-en-v1.5")# 使用 BAAI/bge-small-en-v1.5 模型初始化GPTVectorStoreIndex
index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(documents, embed_model=baai_embedding)chatglm = ChatZhiPuAI(model_name="glm-4")
query_engine = index.as_query_engine(llm=chatglm)
response = query_engine.query("你的问题")
print(response)

（2）在test的同等目录下创建一个data文件夹用于存放加载的数据，作者这里在data文件夹中放入的是.txt文件用于导入。
（3）运行即可以下为展示结果
数据信息：

输出信息：

由此可见，运行成功，输出信息来源于输入的数据。
3. 遇到的Bug以及解决办法
（1）

ImportError: cannot import name 'LangSmithParams' from 'langchain_core.language_models.chat_models' 

经查询：是langchain-openai包损坏，本人出现Bug是包的版本是0.1.13
解决办法: 卸载当前包 pip unstall langchain-openai，安装0.1.7即pip install langchain-openai==0.1.7
参考链接：https://github.com/langchain-ai/langchain/issues/22333
（2）

ModuleNotFoundError: No module named 'llama_index.llms.fireworks'

解决办法：安装该包：pip install llama_index.llms.fireworks
安装失败的话换源试试，本人这里采用的是清华源

但是呢，肯定会有很多人想问，如果我不想用API，或者由于某些原因没办法获得足够的API该怎么办呢？下面提供一种不需要使用官方API，直接部署就可以使用的方法，并以qwen1.5为例子进行展示。

本地部署llamaindex+qwen1.5
本地部署Qwen1.5使用LlamaIndex框架实现RAG

1. 介绍
   LlamaIndex官网：https://github.com/run-llama/llama_index
   LlamaIndex官网提供了调用OpenAI和Llama的API构建向量存储索引。
2. 实践
   （1）依赖包

pip install llama-index
pip install llama-index-llms-huggingface
pip install llama-index-embeddings-huggingface
pip install llama-index ipywidgets

（2）下载Qwen1.5以及嵌入模型
嵌入模型：

git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/bge-small-zh-v1.5.git

Qwen1.5:

git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen1.5-4B-Chat.git

（3）创建data文件夹并在文件夹内放入相应的数据。本文采取txt格式，信息来自百度百科。

（4）创建demo.py文件夹并将下列代码粘如

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM
from llama_index.core import PromptTemplate
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.core import SimpleDirectoryReader
from llama_index.core import VectorStoreIndex
from llama_index.core import Settings
import os
# os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'# Model names (make sure you have access on HF)
LLAMA2_13B_CHAT = "/home/data/aaa/llamaindex/Qwen1.5-7B-Chat"selected_model = LLAMA2_13B_CHATSYSTEM_PROMPT = """You are an AI assistant that answers questions in a friendly manner, based on the given source documents. Here are some rules you always follow:
- Generate human readable output, avoid creating output with gibberish text.
- Generate only the requested output, don't include any other language before or after the requested output.
- Never say thank you, that you are happy to help, that you are an AI agent, etc. Just answer directly.
- Generate professional language typically used in business documents in North America.
- Never generate offensive or foul language.
"""query_wrapper_prompt = PromptTemplate("[INST]<<SYS>>\n" + SYSTEM_PROMPT + "<</SYS>>\n\n{query_str}[/INST] "
)# Load model and tokenizer with device map
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(selected_model)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(selected_model, device_map="auto")llm = HuggingFaceLLM(context_window=4096,max_new_tokens=128,  # Further reduce the number of new tokens generatedgenerate_kwargs={"temperature": 0,  # Adjusted temperature for more varied responses"do_sample": True,  # Enable sampling for more varied responses},query_wrapper_prompt=query_wrapper_prompt,tokenizer_name=selected_model,model_name=selected_model,device_map="auto"
)embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="/home/data/aaa/llamaindex/bge-small-zh-v1.5")Settings.llm = llm
Settings.embed_model = embed_model# Load documents
documents = SimpleDirectoryReader("/home/data/aaa/llamaindex/data").load_data()print("载入的数据-------------")
# print(documents)
print("---------------------")index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)# Set Logging to DEBUG for more detailed outputs
query_engine = index.as_query_engine()# Function to clear cache
def clear_cache():if torch.cuda.is_available():torch.cuda.empty_cache()clear_cache()response = query_engine.query("问题？")print("回答---------------")
print(response)clear_cache()

注：记得修改模型和数据路径
（4）输出结果

总结

本讲内容介绍了LlamaIndex框架的两种使用方法：通过API调用和本地部署，具体包括以下几个方面：

1. LlamaIndex框架调用ChatGLM4 API实现RAG检索 LlamaIndex是一个帮助构建LLM应用程序的数据框架，提供数据连接器、数据构建方法、高级检索接口以及与外部应用集成的功能。
   获取智谱API的步骤及代码示例，包括API key的生成、数据加载和模型实例化。
   遇到的常见错误及解决方法，如包版本问题和模块缺失问题。
2. 本地部署LlamaIndex+Qwen1.5实现RAG 提供了本地部署所需的依赖包和下载模型的步骤。
   通过创建示例代码文件，实现了LlamaIndex与Qwen1.5模型的结合，展示了从数据加载到查询响应的完整流程。
   强调了修改模型和数据路径的重要性，并展示了运行结果。

合著作者：USTB-zmh

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