搭建一个本地中文大语言模型（LLM）涉及多个关键步骤，从选择模型底座，到运行机器和框架，再到具体的架构实现和训练方式。以下是一个详细的指南，帮助你从零开始构建和运行一个中文大语言模型。

本地离线模型搭建指南将按照以下四个部分展开

1. 中文大语言模型底座选择依据
2. 本地运行显卡选择
3. RAG架构实现
4. LLaMA-Factory训练框架及工具

3 RAG架构实现

3.1 什么是RAG

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG） 是当前最热门的大语言模型（LLM）应用方案之一。RAG结合了信息检索和生成模型的优势，旨在增强生成式模型的知识覆盖和输出准确性。

3.2 为什么使用RAG

使用RAG的主要原因有以下几点：

1. 知识的局限性：
   1. 现有的大模型（如ChatGPT、文心一言、通义千问等）的知识来源于它们的训练数据，这些数据主要是公开的网络数据。
   2. 对于一些实时性、非公开或离线的数据，大模型无法直接获取和使用。
2. 幻觉问题：
   1. 大模型的输出基于数学概率，有时会出现“幻觉”——即生成看似合理但实际上错误的回答。
   2. 这种问题难以区分，尤其是在用户不具备相关领域知识的情况下。
3. 数据安全性：
   1. 企业非常注重数据安全，不愿意将私有数据上传到第三方平台进行训练。
   2. 使用通用大模型可能会在数据安全和效果之间产生取舍。

RAG通过结合检索和生成的方式，能够有效解决上述问题。

3.3 RAG架构

RAG架构主要包括以下几个部分：

1. 向量化：
   1. 将文本数据转化为向量矩阵，这个过程会直接影响后续检索的效果。
   2. 常见的embedding模型包括BERT、RoBERTa等，可以满足大部分需求。
   3. 对于特殊场景，可以选择微调现有的开源embedding模型，或直接训练适合自己场景的模型。
2. 数据入库：
   1. 数据向量化后构建索引，并写入数据库。
   2. 适用于RAG场景的数据库包括FAISS、ChromaDB、Elasticsearch（ES）、Milvus等。
   3. 选择合适的数据库时，需要综合考虑业务场景、硬件和性能需求等因素。
3. 检索模块：
   1. 在用户提出问题时，首先检索相关的文档或信息片段。
   2. 这些检索到的信息将作为生成模型的辅助输入。
4. 生成模块：
   1. 利用检索到的信息和用户输入的问题，生成更加准确和相关的回答。
   2. 生成模型可以是预训练的大语言模型，如GPT-3等。
      

3.4 RAG的工作流程

1. 用户输入问题。
2. 检索模块从数据库中检索相关信息。
3. 生成模块结合用户输入和检索到的信息生成答案。
4. 返回生成的答案给用户。

通过这种方式，RAG不仅能利用大模型的强大生成能力，还能结合实时、私有的数据源，提供更加精准和安全的解决方案。

3.5 embedding模型链接

模型名称	描述	获取地址
ChatGPT-Embedding	ChatGPT-Embedding由OpenAI公司提供，以接口形式调用。	https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings/what-are-embeddings
ERNIE-Embedding V1	ERNIE-Embedding V1由百度公司提供，依赖于文心大模型能力，以接口形式调用。	https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/alj562vvu
M3E	M3E是一款功能强大的开源Embedding模型，包含m3e-small、m3e-base、m3e-large等多个版本，支持微调和本地部署。	https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base
BGE	BGE由北京智源人工智能研究院发布，同样是一款功能强大的开源Embedding模型，包含了支持中文和英文的多个版本，同样支持微调和本地部署。	https://huggingface.co/BAAI/bge-base-en-v1.5

更多详细信息和具体模型的链接，请访问

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