LLM 存在时效性和幻觉问题,RAG(检索增强生成)技术是解决这一问题的核心方案。本文将分享如何基于 Llama3 和 LangChain 搭建本地私有知识库,实现个性化知识管理。
先决条件
在开始之前,请确保完成以下环境配置:
- 安装 Ollama 和 Llama3 模型:参考官方文档进行本地部署。
- 安装 Python 3.9+:确保 Python 环境可用。
- 安装 LangChain:用于协调大模型应用逻辑。
- 安装 Weaviate Client:用于连接向量数据库。
pip3 install langchain weaviate-client
RAG 实践流程
RAG 的核心流程是从向量数据库中检索相关上下文,然后输入 LLM 进行生成。主要步骤包括:准备文本资料、将文本分块、嵌入并存储到向量数据库。
1. 下载与加载语料
我们使用公开的文本数据作为示例。首先下载文件,然后使用 TextLoader 加载。
import requests
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
# 下载文件
url = "https://raw.githubusercontent.com/langchain-ai/langchain/master/docs/docs/modules/state_of_the_union.txt"
res = requests.get(url)
with open("state_of_the_union.txt", "w") as f:
f.write(res.text)
# 加载文件
loader = TextLoader('./state_of_the_union.txt')
documents = loader.load()
2. 语料分块
由于原始文档可能超出 LLM 的上下文窗口限制,需要将其切分为合适的块。LangChain 提供了多种分块工具,这里使用 CharacterTextSplitter。
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
# chunk_size 控制每个块的大小,chunk_overlap 控制重叠部分
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)
3. 嵌入及存储到向量数据库
为了支持语义搜索,需要将文本块转换为向量并存储。这里使用 Ollama 生成向量,Weaviate 作为向量数据库。
import weaviate
from weaviate.embedded import EmbeddedOptions
langchain_community.embeddings OllamaEmbeddings
langchain_community.vectorstores Weaviate
client = weaviate.Client(
embedded_options=EmbeddedOptions()
)
()
vectorstore = Weaviate.from_documents(
client=client,
documents=chunks,
embedding=OllamaEmbeddings(model=),
by_text=
)


