AI大模型探索之路-实战篇3：基于私有模型GLM-企业级知识库开发实战
文章目录
- 前言
- 概述
- 一、本地知识库核心架构回顾（RAG）
- 1. 知识数据向量化
- 2. 知识数据检索返回
- 二、大模型选择
- 1. 模型选择标准
- 2. ChatGLM3-6B
- 三、Embedding模型选择
- 四、改造后的技术选型
- 五、资源准备
- 1. 安装git-lfs
- 2. 下载GLM模型
- 3. 下载Embeding模型
- 六、代码落地实践
- 1. Embedding代码改造
- 2. LLM代码改造
- 3. 测试运行
- 总结
前言
在当今信息时代，数据已经成为企业的核心资产之一。对于许多企业而言，信息安全和私密性是至关重要的，因此对外部服务提供的数据接口存在天然的警惕性。因此常规的基于在线大模型接口落地企业知识库项目，很难满足这些企业的安全需求。面对这样的挑战，只有私有化的部署方案才能满足企业需求；
在实战篇2中《AI大模型探索之路-实战篇2：基于CVP架构-企业级知识库实战落地》，设计实现了基于CVP架构的企业知识库。本篇文章中将对企业知识库进行进一步的改造升级，以满足企业安全性方面的需求；利用开源的GLM大模型，进行私有化部署，重新设计落地整个企业级知识库。
概述
在构建企业知识库的过程中，通常会涉及两种类型的大模型API：嵌入向量化模型和LLM语言分析处理模型。为了确保企业的安全性需求得到满足，我们采用开源的GLM大模型进行私有化部署，并重新设计了整个知识库机器人的架构。接下来，我们将深入探讨这一改造升级过程。
一、本地知识库核心架构回顾（RAG）
1. 知识数据向量化
首先，通过文档加载器加载本地知识库数据，然后使用文本拆分器将大型文档拆分为较小的块，便于后续处理。接着，对拆分的数据块进行Embedding向量化处理，最后将向量化后的数据存储到向量数据库中以便于检索。
2. 知识数据检索返回
根据用户输入，使用检索器从向量数据库中检索相关的数据块。然后，利用包含问题和检索到的数据的提示，交给ChatModel / LLM（聊天模型/语言生成模型）生成答案。
二、大模型选择
1. 模型选择标准
1)开源的：需要选择开源的项目方便自主扩展。
2)高性能的：选择各方面性能指标比较好的，能够提升用户体验。
3)可商用的：在不增加额外成本的前提下，保证模型的商用可行性。
4)低成本部署的：部署时要能够以最低成本代价部署运行知识库，降低公司成本开支。
5)中文支持：需要选择对我母语中文支持性比较好的模型，能够更好的解析理解中文语义。
2. ChatGLM3-6B
ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，也是目前各方面性能比较突出的大模型：
1）更强大的基础模型： ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，* ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能*。
2）更完整的功能支持： ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 Prompt 格式 ，除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和 Agent 任务等复杂场景。
3）更全面的开源序列： 除了对话模型 ChatGLM3-6B 外，还开源了基础模型 ChatGLM3-6B-Base 、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K 和进一步强化了对于长文本理解能力的 ChatGLM3-6B-128K。
三、Embedding模型选择
我们要选择一个开源免费的、中文支持性比较好的，场景合适的，各方面排名靠前的嵌入模型。
MTEB排行榜是衡量文本嵌入模型在各种嵌入任务上性能的重要基准；可从排行榜中选相应的Enbedding模型；
本次从中选择使用比较广泛的 bge-large-zh-v1.5 （同样也是智谱AI的开源模型）
四、改造后的技术选型
1）LLM模型：ChatGLM3-6B
2）Embedding模型：bge-large-zh-v1.5
3）应用开发框架：LangChain
4）向量数据库：FAISS/pinecone/Milvus
5）WEB框架：streamlit/gradio
五、资源准备
将 Hugging Face Hub 上的预训练模型，下载到本地使用更方便，性能更快。
1. 安装git-lfs
1）需要先安装Git LFS ，Ubuntu系统操作命令：
curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash sudo apt-get install git-lfs
Centos命令参考：
curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.rpm.sh | sudo bash sudo yum install git-lfs
2）执行：git lfs install
2. 下载GLM模型
下载使用huggingface上的大模型
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b
注意：下载后记得和huggingface上的文件列表对比，看看是否有缺失，缺少了单独下载补全。
3. 下载Embeding模型
下载huggingface上的词嵌入模型
git clone https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh-v1.5
注意：下载后记得和huggingface上的文件列表对比，看看是否有缺失，缺少了单独下载补全。
对比后发现果然少了pytorch_model.bin文件
手动单独下载pytorch_model.bin文件
wget https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh-v1.5/resolve/main/pytorch_model.bin
结果下载超时了😅😅😅
后发现国内gitee上有一个hf-models； 专门放的hugginface的模型。😄
改用gitee地址下载
git clone https://gitee.com/hf-models/bge-large-zh-v1.5.git
果然皇天不负苦心人。。。。😀
六、代码落地实践
1. Embedding代码改造
将原来的openai嵌入模型
def get_openaiEmbedding_model(): return OpenAIEmbeddings(openai_api_key=Keys.OPENAI_API_KEY, openai_api_base=Keys.OPENAI_API_BASE)改造替换为私有嵌入模型：
# 私有嵌入模型部署 embedding_model_dict = { #"text2vec3": "shibing624/text2vec-base-chinese", #"baaibge": "BAAI/bge-large-zh-v1.5", #"text2vec3": "/root/autodl-tmp/text2vec-base-chinese", "baaibge": "/root/autodl-tmp/bge-large-zh-v1.5", } def get_embedding_model(model_name="baaibge"): """ 加载embedding模型 :param model_name: :return: """ encode_kwargs = {"normalize_embeddings": False} model_kwargs = {"device": "cuda:0"} print(embedding_model_dict[model_name]) return HuggingFaceEmbeddings( model_name=embedding_model_dict[model_name], model_kwargs=model_kwargs, encode_kwargs=encode_kwargs )2. LLM代码改造
将原来的OpenAI的LLM模型
def get_openai_model(): llm_model = ChatOpenAI(openai_api_key=Keys.OPENAI_API_KEY, model_name=Keys.MODEL_NAME, openai_api_base=Keys.OPENAI_API_BASE, temperature=0) return llm_model改造为GLM的LLM模型
def get_chatglm3_6b_model(model_path=keys.Keys.CHATGLM3_MODEL_PATH): MODEL_PATH = os.environ.get('MODEL_PATH', model_path) llm = chatglm3() llm.load_model(model_name_or_path=MODEL_PATH) return llmchatglm3说明：由于langchain中暂未集成ChatGLM，因此需要自己封装一个ChatGLM的类
import json from langchain.llms.base import LLM from transformers import AutoTokenizer, AutoModel, AutoConfig from typing import List, Optional import os,yaml from models.utils import tool_config_from_file class chatglm3(LLM): max_token: int = 8192 do_sample: bool = False #do_sample: bool = True temperature: float = 0.8 top_p = 0.8 tokenizer: object = None model: object = None history: List = [] tool_names: List = [] has_search: bool = False def __init__(self): super().__init__() @property def _llm_type(self) -> str: return "ChatGLM3" def load_model(self, model_name_or_path=None): model_config = AutoConfig.from_pretrained( model_name_or_path, trust_remote_code=True ) self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( model_name_or_path, trust_remote_code=True ) self.model = AutoModel.from_pretrained( model_name_or_path, config=model_config, trust_remote_code=True ).half().cuda() # def tool_config_from_file(tool_name, directory="../Tool/"): # """search tool yaml and return json format""" # for filename in os.listdir(directory): # if filename.endswith('.yaml') and tool_name in filename: # file_path = os.path.join(directory, filename) # with open(file_path, encoding='utf-8') as f: # return yaml.safe_load(f) # return None def _tool_history(self, prompt: str): ans = [] tool_prompts = prompt.split( "You have access to the following tools:\n\n")[0].split("\n\nUse a json blob")[0].split("\n") tool_names = [tool.split(":")[0] for tool in tool_prompts] self.tool_names = tool_names tools_json = [] for i, tool in enumerate(tool_names): tool_config = tool_config_from_file(tool) if tool_config: tools_json.append(tool_config) else: ValueError( f"Tool {tool} config not found! It's description is {tool_prompts[i]}" ) ans.append({ "role": "system", "content": "Answer the following questions as best as you can. You have access to the following tools:", "tools": tools_json }) query = f"""{prompt.split("Human: ")[-1].strip()}""" return ans, query def _extract_observation(self, prompt: str): return_json = prompt.split("Observation: ")[-1].split("\nThought:")[0] self.history.append({ "role": "observation", "content": return_json }) return def _extract_tool(self): if len(self.history[-1]["metadata"]) > 0: metadata = self.history[-1]["metadata"] content = self.history[-1]["content"] if "tool_call" in content: for tool in self.tool_names: if tool in metadata: input_para = content.split("='")[-1].split("'")[0] action_json = { "action": tool, "action_input": input_para } self.has_search = True return f"""Action: ```{json.dumps(action_json, ensure_ascii=False)} ```""" final_answer_json = { "action": "Final Answer", "action_input": self.history[-1]["content"] } self.has_search = False return f"""Action: ```{json.dumps(final_answer_json, ensure_ascii=False)}```""" def _call(self, prompt: str, history: List = [], stop: Optional[List[str]] = [""]): print("======") print(prompt) print("======") if not self.has_search: self.history, query = self._tool_history(prompt) else: self._extract_observation(prompt) query = "" # print("======") # print(history) # print("======") _, self.history = self.model.chat( self.tokenizer, query, history=self.history, do_sample=self.do_sample, max_length=self.max_token, temperature=self.temperature, ) response = self._extract_tool() history.append((prompt, response)) return response3. 测试运行
在knowledge_base_v2 下运行：streamlit run knowledge_chatbot.py
上传知识库，再进行对话测试
总结
通过私有化部署的企业知识库项目已经成功实践落地。在未来的学习中，我们将进一步探索如何优化整个架构，例如利用微调技术改善知识库性能，优化Prompt的设计，集成更强大的外挂工具以满足特殊业务需求，以及如何加强大模型应用的安全性，包括加入模型审查流程等。
👉系列篇章：AI大模型探索之路-实战篇2：基于CVP架构-企业级知识库实战落地
🔖更多专栏系列文章：AIGC-AI大模型探索之路
文章若有瑕疵，恳请不吝赐教；若有所触动或助益，还望各位老铁多多关注并给予支持。
还没有评论，来说两句吧...