书生浦语第四期基础岛L1G4000-InternLM + LlamaIndex RAG 实践

一、任务要求1

任务要求1（必做，参考readme_api.md）：基于 LlamaIndex 构建自己的 RAG 知识库，寻找一个问题 A 在使用 LlamaIndex 之前 浦语 API 不会回答，借助 LlamaIndex 后 浦语 API 具备回答 A 的能力，截图保存。

1.首先创建虚拟环境

conda create -n llamaindex python=3.10

2. 安装依赖

需要注意镜像cuda的版本，这里使用的是12.2的版本，如果是11.7版本的可以使用这个替代

conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

# 安装python 依赖包
pip install einops==0.7.0 protobuf==5.26.1
# 安装 Llamaindex和相关的包
pip install llama-index==0.11.20
pip install llama-index-llms-replicate==0.3.0
pip install llama-index-llms-openai-like==0.2.0
pip install llama-index-embeddings-huggingface==0.3.1
pip install llama-index-embeddings-instructor==0.2.1
pip install torch==2.5.0 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

3. 下载 Sentence Transformer 模型

源词向量模型 Sentence Transformer
创建文件和python文件进行下载

这个embeding文本嵌入式模型用来处理文档转换成向量数据库进行检索的

注意安装路径，我这里是安装在 /root/llamaindex_demo/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2

git lfs install# 如果git lfs install 下面的报错 则执行git lfs install
#git: 'lfs' is not a git command. See 'git --help'.
#The most similar command is
apt-get install git-lfs
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/Ceceliachenen/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2.git

4.下载 NLTK 相关资源

我们在使用开源词向量模型构建开源词向量的时候，需要用到第三方库 nltk 的一些资源。正常情况下，其会自动从互联网上下载，但可能由于网络原因会导致下载中断，此处我们可以从国内仓库镜像地址下载相关资源，保存到服务器上。 我们用以下命令下载 nltk 资源并解压到服务器上：

cd /root
git clone https://gitee.com/yzy0612/nltk_data.git  --branch gh-pages
cd nltk_data
mv packages/*  ./
cd tokenizers
unzip punkt.zip
cd ../taggers
unzip averaged_perceptron_tagger.zip

5. 是否使用 LlamaIndex 前后对比

5.1 不使用LlamaIndex

from openai import OpenAIbase_url = "https://internlm-chat.intern-ai.org.cn/puyu/api/v1/"
api_key = ''
model="internlm2.5-latest"# base_url = "https://api.siliconflow.cn/v1"
# api_key = "sk-请填写准确的 token！"
# model="internlm/internlm2_5-7b-chat"client = OpenAI(api_key=api_key,base_url=base_url,
)chat_rsp = client.chat.completions.create(model=model,messages=[{"role": "user", "content": "xtuner是什么？"}],
)for choice in chat_rsp.choices:print(choice.message.content)

输出：

5.2 使用LlamaIndex

获取知识库

cd ~/llamaindex_demo
mkdir data
cd data
git clone https://github.com/InternLM/xtuner.git
mv xtuner/README_zh-CN.md ./

报错一：zipfile.BadZipFile: File is not a zip file
报错问题:缺少punkt_tab
解决方案：确保执行下面代码的时候NLTK_DATA已经跑完

结构目录是这样的：
如果缺少punkt_tab会报错,第一次执行一定要耐心等待NLTK_DATA下载完成

报错二：
AttributeError: 'HuggingFaceEmbedding' object has no attribute '__pydantic_private__'. Did you mean: '__pydantic_complete__'?
报错问题:pip install llama-index-embeddings-huggingface==0.3.1
解决方案：必须是0.3.1版本的

执行代码：

import os 
os.environ['NLTK_DATA'] = '/root/nltk_data'from llama_index.core import Settings, SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.legacy.callbacks import CallbackManager
from llama_index.llms.openai_like import OpenAILikecallback_manager = CallbackManager()api_base_url = "https://internlm-chat.intern-ai.org.cn/puyu/api/v1/"
api_key = "xxx"
model = "internlm2.5-latest"llm = OpenAILike(model=model, api_base=api_base_url, api_key=api_key, is_chat_model=True,callback_manager=callback_manager)embed_model = HuggingFaceEmbedding(#指定了一个预训练的sentence-transformer模型的路径model_name="/root/llamaindex_demo/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2"
)
# 将创建的嵌入模型赋值给全局设置的embed_model属性，
# 这样在后续的索引构建过程中就会使用这个模型。
Settings.embed_model = embed_model
# 初始化llm
Settings.llm = llm
# 从指定目录读取所有文档，并加载数据到内存中
documents = SimpleDirectoryReader("/root/llamaindex_demo/data").load_data()
# 创建一个VectorStoreIndex，并使用之前加载的文档来构建索引。
# 此索引将文档转换为向量，并存储这些向量以便于快速检索。
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
# 创建一个查询引擎，这个引擎可以接收查询并返回相关文档的响应。
query_engine = index.as_query_engine()response = query_engine.query("xtuner是什么")print(response)

输出：

6. LlamaIndex web

运行之前首先安装依赖

pip install streamlit==1.39.0

运行以下指令，新建一个python文件

cd ~/llamaindex_demo
touch app.py

复制一下代码：

import streamlit as st
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.legacy.callbacks import CallbackManager
from llama_index.llms.openai_like import OpenAILike# Create an instance of CallbackManager
callback_manager = CallbackManager()api_base_url =  "https://internlm-chat.intern-ai.org.cn/puyu/api/v1/"
model = "internlm2.5-latest"
api_key = 'xxx'# api_base_url =  "https://api.siliconflow.cn/v1"
# model = "internlm/internlm2_5-7b-chat"
# api_key = "请填写 API Key"llm =OpenAILike(model=model, api_base=api_base_url, api_key=api_key, is_chat_model=True,callback_manager=callback_manager)st.set_page_config(page_title="llama_index_demo", page_icon="🦜🔗")
st.title("llama_index_demo")# 初始化模型
@st.cache_resource
def init_models():embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="/root/llamaindex_demo/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2")Settings.embed_model = embed_model#用初始化llmSettings.llm = llmdocuments = SimpleDirectoryReader("/root/llamaindex_demo/data").load_data()index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)query_engine = index.as_query_engine()return query_engine# 检查是否需要初始化模型
if 'query_engine' not in st.session_state:st.session_state['query_engine'] = init_models()def greet2(question):response = st.session_state['query_engine'].query(question)return response# Store LLM generated responses
if "messages" not in st.session_state.keys():st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "你好，我是你的助手，有什么我可以帮助你的吗？"}]    # Display or clear chat messages
for message in st.session_state.messages:with st.chat_message(message["role"]):st.write(message["content"])def clear_chat_history():st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "你好，我是你的助手，有什么我可以帮助你的吗？"}]st.sidebar.button('Clear Chat History', on_click=clear_chat_history)# Function for generating LLaMA2 response
def generate_llama_index_response(prompt_input):return greet2(prompt_input)# User-provided prompt
if prompt := st.chat_input():st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})with st.chat_message("user"):st.write(prompt)# Gegenerate_llama_index_response last message is not from assistant
if st.session_state.messages[-1]["role"] != "assistant":with st.chat_message("assistant"):with st.spinner("Thinking..."):response = generate_llama_index_response(prompt)placeholder = st.empty()placeholder.markdown(response)message = {"role": "assistant", "content": response}st.session_state.messages.append(message)

然后运行：

streamlit run app.py

ctrl+左键打开网址

测试：

7. LlamaIndex+本地部署InternLM实践

我们可以看到开发机上已经有下好的本地模型，我们只需要直接测试使用即可

1.运行以下指令，把 InternLM2 1.8B 软连接出来

cd ~/model
ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b/ ./

2.创建llamaindex_internlm.py文件
在这之前必须要确保以下命令安装完成 ，确定pytorch-cuda的版本修改为正确的版本。

pip install llama-index-embeddings-huggingface==0.2.0 llama-index-embeddings-instructor==0.1.3
conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM
from llama_index.core.llms import ChatMessage
llm = HuggingFaceLLM(model_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",tokenizer_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",model_kwargs={"trust_remote_code":True},tokenizer_kwargs={"trust_remote_code":True}
)rsp = llm.chat(messages=[ChatMessage(content="xtuner是什么？")])
print(rsp)

3.运行结果

4.创建文件llamaindex_RAG_local.py

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settingsfrom llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM#初始化一个HuggingFaceEmbedding对象，用于将文本转换为向量表示
embed_model = HuggingFaceEmbedding(
#指定了一个预训练的sentence-transformer模型的路径pythmodel_name="/root/llamaindex_demo/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2"
)
#将创建的嵌入模型赋值给全局设置的embed_model属性，
#这样在后续的索引构建过程中就会使用这个模型。
Settings.embed_model = embed_modelllm = HuggingFaceLLM(model_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",tokenizer_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",model_kwargs={"trust_remote_code":True},tokenizer_kwargs={"trust_remote_code":True}
)
#设置全局的llm属性，这样在索引查询时会使用这个模型。
Settings.llm = llm#从指定目录读取所有文档，并加载数据到内存中
documents = SimpleDirectoryReader("/root/llamaindex_demo/data").load_data()
#创建一个VectorStoreIndex，并使用之前加载的文档来构建索引。
# 此索引将文档转换为向量，并存储这些向量以便于快速检索。
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
# 创建一个查询引擎，这个引擎可以接收查询并返回相关文档的响应。
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("xtuner是什么?")print(response)

5.运行结果：

6.创建app_local.py文件
插入代码：

import streamlit as st
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLMst.set_page_config(page_title="llama_index_demo", page_icon="🦜🔗")
st.title("llama_index_demo")# 初始化模型
@st.cache_resource
def init_models():embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="/root/llamaindex_demo/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2")Settings.embed_model = embed_modelllm = HuggingFaceLLM(model_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",tokenizer_name="/root/model/internlm2-chat-1_8b",model_kwargs={"trust_remote_code": True},tokenizer_kwargs={"trust_remote_code": True})Settings.llm = llmdocuments = SimpleDirectoryReader("/root/llamaindex_demo/data").load_data()index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)query_engine = index.as_query_engine()return query_engine# 检查是否需要初始化模型
if 'query_engine' not in st.session_state:st.session_state['query_engine'] = init_models()def greet2(question):response = st.session_state['query_engine'].query(question)return response# Store LLM generated responses
if "messages" not in st.session_state.keys():st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "你好，我是你的助手，有什么我可以帮助你的吗？"}]# Display or clear chat messages
for message in st.session_state.messages:with st.chat_message(message["role"]):st.write(message["content"])def clear_chat_history():st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "你好，我是你的助手，有什么我可以帮助你的吗？"}]st.sidebar.button('Clear Chat History', on_click=clear_chat_history)# Function for generating LLaMA2 response
def generate_llama_index_response(prompt_input):return greet2(prompt_input)# User-provided prompt
if prompt := st.chat_input():st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})with st.chat_message("user"):st.write(prompt)# Gegenerate_llama_index_response last message is not from assistant
if st.session_state.messages[-1]["role"] != "assistant":with st.chat_message("assistant"):with st.spinner("Thinking..."):response = generate_llama_index_response(prompt)placeholder = st.empty()placeholder.markdown(response)message = {"role": "assistant", "content": response}st.session_state.messages.append(message)

7.运行 streamlit run app_loacl.py