搭建一個本地中文大語言模型（LLM）涉及多個關(guān)鍵步驟，從選擇模型底座，到運(yùn)行機(jī)器和框架，再到具體的架構(gòu)實(shí)現(xiàn)和訓(xùn)練方式。以下是一個詳細(xì)的指南，幫助你從零開始構(gòu)建和運(yùn)行一個中文大語言模型。

本地離線模型搭建指南將按照以下四個部分展開

1. 中文大語言模型底座選擇依據(jù)
2. 本地運(yùn)行顯卡選擇
3. RAG架構(gòu)實(shí)現(xiàn)
4. LLaMA-Factory訓(xùn)練框架及工具

3 RAG架構(gòu)實(shí)現(xiàn)

3.1 什么是RAG

檢索增強(qiáng)生成（Retrieval Augmented Generation, RAG） 是當(dāng)前最熱門的大語言模型（LLM）應(yīng)用方案之一。RAG結(jié)合了信息檢索和生成模型的優(yōu)勢，旨在增強(qiáng)生成式模型的知識覆蓋和輸出準(zhǔn)確性。

3.2 為什么使用RAG

使用RAG的主要原因有以下幾點(diǎn)：

1. 知識的局限性：
   1. 現(xiàn)有的大模型（如ChatGPT、文心一言、通義千問等）的知識來源于它們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)主要是公開的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。
   2. 對于一些實(shí)時性、非公開或離線的數(shù)據(jù)，大模型無法直接獲取和使用。
2. 幻覺問題：
   1. 大模型的輸出基于數(shù)學(xué)概率，有時會出現(xiàn)“幻覺”——即生成看似合理但實(shí)際上錯誤的回答。
   2. 這種問題難以區(qū)分，尤其是在用戶不具備相關(guān)領(lǐng)域知識的情況下。
3. 數(shù)據(jù)安全性：
   1. 企業(yè)非常注重?cái)?shù)據(jù)安全，不愿意將私有數(shù)據(jù)上傳到第三方平臺進(jìn)行訓(xùn)練。
   2. 使用通用大模型可能會在數(shù)據(jù)安全和效果之間產(chǎn)生取舍。

RAG通過結(jié)合檢索和生成的方式，能夠有效解決上述問題。

3.3 RAG架構(gòu)

RAG架構(gòu)主要包括以下幾個部分：

1. 向量化：
   1. 將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為向量矩陣，這個過程會直接影響后續(xù)檢索的效果。
   2. 常見的embedding模型包括BERT、RoBERTa等，可以滿足大部分需求。
   3. 對于特殊場景，可以選擇微調(diào)現(xiàn)有的開源embedding模型，或直接訓(xùn)練適合自己場景的模型。
2. 數(shù)據(jù)入庫：
   1. 數(shù)據(jù)向量化后構(gòu)建索引，并寫入數(shù)據(jù)庫。
   2. 適用于RAG場景的數(shù)據(jù)庫包括FAISS、ChromaDB、Elasticsearch（ES）、Milvus等。
   3. 選擇合適的數(shù)據(jù)庫時，需要綜合考慮業(yè)務(wù)場景、硬件和性能需求等因素。
3. 檢索模塊：
   1. 在用戶提出問題時，首先檢索相關(guān)的文檔或信息片段。
   2. 這些檢索到的信息將作為生成模型的輔助輸入。
4. 生成模塊：
   1. 利用檢索到的信息和用戶輸入的問題，生成更加準(zhǔn)確和相關(guān)的回答。
   2. 生成模型可以是預(yù)訓(xùn)練的大語言模型，如GPT-3等。
      

3.4 RAG的工作流程

1. 用戶輸入問題。
2. 檢索模塊從數(shù)據(jù)庫中檢索相關(guān)信息。
3. 生成模塊結(jié)合用戶輸入和檢索到的信息生成答案。
4. 返回生成的答案給用戶。

通過這種方式，RAG不僅能利用大模型的強(qiáng)大生成能力，還能結(jié)合實(shí)時、私有的數(shù)據(jù)源，提供更加精準(zhǔn)和安全的解決方案。

3.5 embedding模型鏈接

模型名稱	描述	獲取地址
ChatGPT-Embedding	ChatGPT-Embedding由OpenAI公司提供，以接口形式調(diào)用。	https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings/what-are-embeddings
ERNIE-Embedding V1	ERNIE-Embedding V1由百度公司提供，依賴于文心大模型能力，以接口形式調(diào)用。	https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/alj562vvu
M3E	M3E是一款功能強(qiáng)大的開源Embedding模型，包含m3e-small、m3e-base、m3e-large等多個版本，支持微調(diào)和本地部署。	https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base
BGE	BGE由北京智源人工智能研究院發(fā)布，同樣是一款功能強(qiáng)大的開源Embedding模型，包含了支持中文和英文的多個版本，同樣支持微調(diào)和本地部署。	https://huggingface.co/BAAI/bge-base-en-v1.5

更多詳細(xì)信息和具體模型的鏈接，請?jiān)L問

【關(guān)于NLP】那些你不知道的事

大模型RAG問答技術(shù)架構(gòu)及核心模塊：從Embedding、prompt-embedding到Reranker

RAG技術(shù)全解析：打造下一代智能問答系統(tǒng)

RAG 與微調(diào)在大模型應(yīng)用中如何抉擇