一、任务介绍

• 在 InternStudio 中利用 Internlm2-7b 搭建标准版茴香豆知识助手，并使用 Gradio 界面完成 2 轮问答（问题不可与教程重复，作业截图需包括 gradio 界面问题和茴香豆回答）。知识库可根据根据自己工作、学习或感兴趣的内容调整，如金融、医疗、法律、音乐、动漫等（优秀学员必做）。

二、根据文档内容搭建环境

https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp3/docs/L2/Huixiangdou/readme.md

2.1、搭建茴香豆知识库

OpenXLab浦源 - 应用中心

2.2、上传文档到知识库

2.3、测试知识助手的效果

①中国神话故事

②年报数据

建议：上传的文档能够查看原文

2.4、通过配置正反例调优知识助手效果

在真实的使用场景中，调试知识助手回答相关问题和拒答无关问题（如闲聊）是保证回答准确率和效率十分重要的部分。茴香豆的架构中，除了利用 LLM 的功能判断问题相关性，也可以通过手动添加正例（希望模型回答的问题）和反例（希望模型拒答的问题）来调优知识助手的应答效果。

在 Web 版茴香豆中，点击添加正反例下的 查看或编辑 按钮，进入正反例添加页面：

添加好正反例，我们来测试一下：

对于正例相似问题，茴香豆会在知识库中尽量搜寻相关解答，在没有相关知识的情况下，会推测答案，并在回答中提示我们该回答并不准确。这保证了回答的可追溯性。

对于反例问题，茴香豆拒绝作答，这保证了在对话，尤其是企业级群聊中的闲聊、非问题和无关问题触发回答带来的回答混乱和资源浪费。

建议：添加完正反例之后需要刷新界面，重新进入才能生效，而不是实时生效

三、茴香豆本地标准版搭建

3.1、搭建环境

参考教程搭建

Tutorial/docs/L2/Huixiangdou/readme.md at camp3 · InternLM/Tutorial · GitHub

3.2、安装茴香豆

3.2.1、首先安装茴香豆所需依赖：

conda activate huixiangdou
# parsing `word` format requirements
apt update
apt install python-dev libxml2-dev libxslt1-dev antiword unrtf poppler-utils pstotext tesseract-ocr flac ffmpeg lame libmad0 libsox-fmt-mp3 sox libjpeg-dev swig libpulse-dev
# python requirements
pip install BCEmbedding==0.15 cmake==3.30.2 lit==18.1.8 sentencepiece==0.2.0 protobuf==5.27.3 accelerate==0.33.0
pip install -r requirements.txt
# python3.8 安装 faiss-gpu 而不是 faiss

3.2.2、下载模型文件

茴香豆默认会根据配置文件自动下载对应的模型文件，为了节省时间，本次教程所需的模型已经提前下载到服务器中，我们只需要为本次教程所需的模型建立软连接，然后在配置文件中设置相应路径就可以：

# 创建模型文件夹
cd /root && mkdir models

# 复制BCE模型
ln -s /root/share/new_models/maidalun1020/bce-embedding-base_v1 /root/models/bce-embedding-base_v1
ln -s /root/share/new_models/maidalun1020/bce-reranker-base_v1 /root/models/bce-reranker-base_v1

# 复制大模型参数（下面的模型，根据作业进度和任务进行**选择一个**就行）
ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-7b /root/models/internlm2-chat-7b

3.2.3 更改配置文件

茴香豆的所有功能开启和模型切换都可以通过 config.ini 文件进行修改，默认参数如下：

执行下面的命令更改配置文件，让茴香豆使用本地模型：

sed -i '9s#.*#embedding_model_path = "/root/models/bce-embedding-base_v1"#' /root/huixiangdou/config.ini
sed -i '15s#.*#reranker_model_path = "/root/models/bce-reranker-base_v1"#' /root/huixiangdou/config.ini
sed -i '43s#.*#local_llm_path = "/root/models/internlm2-chat-7b"#' /root/huixiangdou/config.ini

3.3 知识库创建

修改完配置文件后，就可以进行知识库的搭建，本次教程选用的是茴香豆和 MMPose 的文档，利用茴香豆搭建一个茴香豆和 MMPose 的知识问答助手。

conda activate huixiangdou

cd /root/huixiangdou && mkdir repodir

git clone https://github.com/internlm/huixiangdou --depth=1 repodir/huixiangdou
git clone https://github.com/open-mmlab/mmpose    --depth=1 repodir/mmpose

# Save the features of repodir to workdir, and update the positive and negative example thresholds into `config.ini`
mkdir workdir
python3 -m huixiangdou.service.feature_store

在 huixiangdou 文件加下创建 repodir 文件夹，用来储存知识库原始文档。再创建一个文件夹 workdir 用来存放原始文档特征提取到的向量知识库。

3.4 测试知识助手

3.4.1 命令行运行

运行下面的命令，可以用命令行对现有知识库问答助手进行测试：

python3 -m huixiangdou.main --standalone

通过命令行的方式可以看到对话的结果以及中间的过程，便于我们确认知识库是否覆盖需求，正反例是否合理。

3.4.2 Gradio UI 界面测试

在运行茴香豆助手的服务器端，输入下面的命令，启动茴香豆 Web UI：

conda activate huixiangdou
cd /root/huixiangdou
python3 -m huixiangdou.gradio

问题1：茴香豆是什么

问题2：河北省的省会是在哪里

3.5 开启网络搜索

北京今天的天气怎么样 

后台有结果，不知道页面上为什么没有回答