LLM实战系列(1)—强强联合Langchain-Vicuna应用实战

背景

本文主要介绍一下，基于Langchain与Vicuna-13B的外挂OceanBase知识库项目实战以及QA使用，项目地址:

github.com/csunny/DB-G…

在开始之前，我们还是先看看效果～

在这里插入图片描述

自Meta发布LLaMA大模型以来，围绕LLaMA微调的模型也是层出不穷。从alpaca 到 vicuna，再到刚刚发布的中医垂直领域微调大模型华佗GPT，可谓是风光无限。但其中最出名、效果最好的当属vicuna-13B。如下图所示，当前在众多大模型当中，Vicuna-13B的效果非常接近ChatGPT，有其92%的效果。这意味着什么呢？意味着，我们基于开源的Vicuna-13B即可搞定决大多数的任务与需求。当然什么外挂知识库QA这样的简单需求自然不在话下。

那Langchain又是什么呢？

毫无疑问，Langchain是目前大语言模型领域最炙手可热的LLM框架。

LangChain 是一个构建在LLM之上的应用开发框架。想让应用变得更强大，更加不同，单单通过调用大模型的API肯定是不够的，还需要有以下特性：

数据思维：连接大模型到其他的元数据上。
代理思维：语言模型可以与环境交互。

以上就是Langchain的设计理念， It’s very simple, but enough nature. 是的，足够简单，但很贴近本质。我们也是被Langchain的理念深深的吸引。所以，我们来了～

方案

既然是一个实战项目，那么在项目开始之前，我们有必要对项目整体的架构做一个清晰的梳理。

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

如图所示，是我们整体的架构图。从图中我们可以看到，左侧有一条线是知识库 -> Embedding -> 向量存储 -> 大模型(Vicuna-13B) -> Generate 的路径。在我们本文中，就是依赖此路径外挂知识库进行推理、总结，以完成QA的工作。

所以我们整体将以上过程拆分为如下所示的四个步骤。

知识库准备：如同所示中，因为我们是面向DB领域的GPT，所以我们准备了主流数据库的文档，并进行了分类。
Embedding: embedding这一步是需要将文本转换成向量进行存储，当然了，存储媒介是向量数据库，关于向量数据库的了解，大家可以从这里了解向量数据库
Embedding之后的知识，会存储在向量数据库当中，用于后面的检索。
利用大模型的能力，通过ICL(In-Context-Learning) 让大模型实现基于现有知识的推理、总结。
这样我们就可以实现一个基于现有知识库QA的项目了。

整个知识库的处理过程，也可以参考Langchain-ChatGLM项目中的一张图。

图片来自Langchain-ChatGLM

代码说明

既然是实战，那肯定少不了代码，毕竟我们一贯坚持的是:

Talk is cheap, show me the code.

模型加载

目前基本主流的模型都是基于HuggingFace的标准，所以模型加载代码其实就变得很简单了。如下所示，为模型加载类，所需要的参数只需要传一个model_path，在这个类当中，我们实现了一个方法，loader方法，通过这个方法我们可以获得两个对象。 1. tokenizer 2. model, 根据这两个对象，我们就得到一个模型了，后面的事情，关注使用就可以啦。

class ModelLoader:
    """Model loader is a class for model load
    
      Args: model_path
     
    """

    kwargs = {}

    def __init__(self, 
                 model_path) -> None:

                     self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
                     self.model_path = model_path 
                     self.kwargs = {
                         "torch_dtype": torch.float16,
                         "device_map": "auto",
                     }

    def loader(self, num_gpus, load_8bit=False, debug=False):
        if self.device == "cpu":
            kwargs = {}
        elif self.device == "cuda":
            kwargs = {"torch_dtype": torch.float16}
            if num_gpus == "auto":
                kwargs["device_map"] = "auto"
            else:
                num_gpus = int(num_gpus)
                if num_gpus != 1:
                    kwargs.update({
                        "device_map": "auto",
                        "max_memory": {i: "13GiB" for i in range(num_gpus)},
                    })
        else:
            raise ValueError(f"Invalid device: {self.device}")

        if "chatglm" in self.model_path:
            tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(self.model_path, trust_remote_code=True)
            model = AutoModel.from_pretrained(self.model_path, trust_remote_code=True).half().cuda()
        else:
            tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(self.model_path, use_fast=False)
            model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(self.model_path,
                                                         low_cpu_mem_usage=True, **kwargs)

        if load_8bit:
            compress_module(model, self.device)

        if (self.device == "cuda" and num_gpus == 1):
            model.to(self.device)

        if debug:
            print(model)

        return model, tokenizer

知识库准备

准备知识库，没什么特别需要讲的，可以是pdf、txt、md等等的吧。在这里，我们准备的是一个md文档，知识库是基于开源的OceanBase官方文档。预备好的知识库地址： OceanBase文档。

注：这里特别说明一下，为什么没有直接下载pdf。两个原因 1. OB pdf文档有很多的格式，这些格式在向量处理的过程中也会保存下来，默认处理后的知识没有压扁平，不利于后续的大模型使用。 2. pdf文档相对比较大，在本地跑，通过模型抽向量的过程会比较长，因此我们准备了一个简单的MarkDown文件来做演示。

知识转向量并存储到向量数据库

这里我们实现了一个Knownledge2Vector的类。这个类顾命思意，就是把知识库转换为向量。当然我们转换成向量之后会持久化到数据库存储。（问题1: 类名没有体现存数据库，是不是应该在斟酌一下？KnownLedge2VectorStore会更好？ 🤔）

class KnownLedge2Vector:

    """KnownLedge2Vector class is order to load document to vector 
    and persist to vector store.
        
        Args: 
           - model_name

        Usage:
            k2v = KnownLedge2Vector()
            persist_dir = os.path.join(VECTORE_PATH, ".vectordb") 
            print(persist_dir)
            for s, dc in k2v.query("what is oceanbase?"):
                print(s, dc.page_content, dc.metadata)

    """
    embeddings: object = None 
    model_name = LLM_MODEL_CONFIG["sentence-transforms"]
    top_k: int = VECTOR_SEARCH_TOP_K

    def __init__(self, model_name=None) -> None:
        if not model_name:
            # use default embedding model
            self.embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=self.model_name) 
        
    def init_vector_store(self):
        persist_dir = os.path.join(VECTORE_PATH, ".vectordb")
        print("向量数据库持久化地址: ", persist_dir)
        if os.path.exists(persist_dir):
            # 从本地持久化文件中Load
            print("从本地向量加载数据...")
            vector_store = Chroma(persist_directory=persist_dir, embedding_function=self.embeddings)
            # vector_store.add_documents(documents=documents)
        else:
            documents = self.load_knownlege()
            # 重新初始化
            vector_store = Chroma.from_documents(documents=documents, 
                                                 embedding=self.embeddings,
                                                 persist_directory=persist_dir)
            vector_store.persist()
        return vector_store 

    def load_knownlege(self):
        docments = []
        for root, _, files in os.walk(DATASETS_DIR, topdown=False):
            for file in files:
                filename = os.path.join(root, file)
                docs = self._load_file(filename)
                # 更新metadata数据
                new_docs = [] 
                for doc in docs:
                    doc.metadata = {"source": doc.metadata["source"].replace(DATASETS_DIR, "")} 
                    print("文档2向量初始化中, 请稍等...", doc.metadata)
                    new_docs.append(doc)
                docments += new_docs
        return docments

    def _load_file(self, filename):
        # 加载文件
        if filename.lower().endswith(".pdf"):
            loader = UnstructuredFileLoader(filename) 
            text_splitor = CharacterTextSplitter()
            docs = loader.load_and_split(text_splitor)
        else:
            loader = UnstructuredFileLoader(filename, mode="elements")
            text_splitor = CharacterTextSplitter()
            docs = loader.load_and_split(text_splitor)
        return docs

    def _load_from_url(self, url):
        """Load data from url address"""
        pass

    
    def query(self, q):
        """Query similar doc from Vector """
        vector_store = self.init_vector_store()
        docs = vector_store.similarity_search_with_score(q, k=self.top_k)
        for doc in docs:
            dc, s = doc
            yield s, dc

这个类的使用也非常简单, 首先实例化，参数也是只有一个model_name, 需要注意的是，这里的model_name 是转向量的模型，跟我们前面的大模型不是同一个，当然这里能不能是同一个，当然也是可以的。(问题2: 可以思考一下，这里我们为什么没有选择LLM抽向量？)

这个类里面我们干的事情其实也不多，总结一下就那么3件。 1. 读文件(_load_file) 2. 转向量+持久化存储(init_vector_store) 3. 查询(query)，代码整体比较简单，在进一步的细节我这里就不解读了，还是相对容易看明白的。

注: 特别说明一下，我们这里用的抽向量的模型是Sentence-Transformer, 它是Bert的一个变种模型，Bert想必大家是知道的。如果有不太熟悉的同学，可以转到我这边文章，来了解Bert的来龙去脉。Magic：LLM-GPT原理介绍与本地(M1)微调实战

# persist_dir = os.path.join(VECTORE_PATH, ".vectordb") 
# print(persist_dir)

k2v = KnownLedge2Vector()
for s, dc in k2v.query("what is oceanbase?"):
    print(s, dc.page_content, dc.metadata)

知识查询

通过上面的步骤，我们轻轻松松将知识转换为了向量。那么接下来，我们就是根据Query查询相关知识了。

我们定义了一个KnownLedgeBaseQA，这个类只有短短十几行代码，所以看起来也不费劲。核心的方法就一个，get_similar_answer，这个方法只接收一个query字符串，根据这个query字符串，我们就可以在我们之前准备好的知识库当中，查询到相关知识。

class KnownLedgeBaseQA:

    def __init__(self) -> None:
        k2v = KnownLedge2Vector()
        self.vector_store = k2v.init_vector_store()
        self.llm = VicunaLLM()
    
    def get_similar_answer(self, query):
        
        prompt = PromptTemplate(
            template=conv_qa_prompt_template,
            input_variables=["context", "question"]
        )

        retriever = self.vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k": VECTOR_SEARCH_TOP_K})
        docs = retriever.get_relevant_documents(query=query)

        context = [d.page_content for d in docs] 
        result = prompt.format(context="\n".join(context), question=query)
        return result

推理&QA

知识都查出来了，剩下的就交给大模型吧。我们这里使用的是vicuna-13b的模型，具体的示例代码如下，

是的，这里也没什么难的，就是构造一个参数，然后发一个POST，也没啥特别好讲的。

def generate(query):

    template_name = "conv_one_shot"
    state = conv_templates[template_name].copy()

    pt = PromptTemplate(
        template=conv_qa_prompt_template,
        input_variables=["context", "question"]
    )

    result = pt.format(context="This page covers how to use the Chroma ecosystem within LangChain. It is broken into two parts: installation and setup, and then references to specific Chroma wrappers.",
              question=query)

    print(result)

    state.append_message(state.roles[0], result)
    state.append_message(state.roles[1], None)

    prompt = state.get_prompt()
    params = {
        "model": "vicuna-13b",
        "prompt": prompt,
        "temperature": 0.7,
        "max_new_tokens": 1024,
        "stop": "###"
    }

    response = requests.post(
        url=urljoin(VICUNA_MODEL_SERVER, vicuna_stream_path), data=json.dumps(params)
    )

    skip_echo_len = len(params["prompt"]) + 1 - params["prompt"].count("</s>") * 3
    for chunk in response.iter_lines(decode_unicode=False, delimiter=b"\0"):
        if chunk:
            data = json.loads(chunk.decode())
            if data["error_code"] == 0:
                output = data["text"][skip_echo_len:].strip()
                state.messages[-1][-1] = output + "▌"
                yield(output)

最后，让我们看看知识问答的效果吧。如果觉得效果好，为我们点个赞吧👍

小结

综上所属，我们讲了当前开源主流的两个扛把子强强联合的应用实战。 Vicuna-13B与Langchain在整个AI的生态里面，做的是完全不同的事情。一个是定义框架做标准跟链接，一个是深入核心做技术跟效果。很显然，这两条路都获得了重大的成功。整个发展的思路，我相信很值得我们借鉴，通过本文的介绍，希望能对大家有一些帮助。

最后，如果你觉得本教程里面的内容对你有帮助，并且想持续关注我们的项目，请帮忙在GitHub给我们的项目点个赞吧❤️💗💗😊😊😊。项目地址： github.com/csunny/DB-G…

当然了，如你开篇所见，这仅仅是我们项目里面很小的一部分，同时这也会是一个系列教程。如果关心我们的项目，或者对我们的工作感兴趣，欢迎持续关注我们。