本地部署大模型与基于RAG构建私有知识库实战指南
本地部署大模型与基于RAG构建私有知识库实战指南
本地大模型部署和基于RAG方案的私有知识库搭建
在人工智能领域，大语言模型如GPT系列、BERT等，以其强大的语言生成与理解能力，正在深刻改变着我们的工作与生活方式。这些模型通过海量数据训练而成，能够执行从文本生成、问答系统到代码编写等多种任务。然而，由于这些模型往往部署于云端，这不禁引发人们对隐私保护、数据安全的担忧。企业与研究机构开始寻求在本地环境部署大模型的方法，同时构建专属的私有知识库，以实现更高程度的控制和灵活性。
本地大模型部署与私有知识库的搭建旨在解决这一难题，为个体用户和企业提供一种既能利用先进AI技术，又能确保数据安全、合规使用的解决方案。通过在本地环境部署大模型，并构建专属的知识库，个体用户和企业能够在保护核心数据资产的同时，定制化地提升工作效率和加快数字化转型的步伐。
基本概念
RAG方案
全称检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），RAG模型通过在生成答案时检索外部信息（如个人笔记或特定数据集），来提供更加丰富和准确的响应。它的基本原理可以用下图来表示：
下面介绍RAG处理流程，分为向量搜索数据库制作环节和检索环节。
在向量搜索数据库制作环节中，首先从多种来源加载文档，如网页链接URL，PDF文档，数据库等，然后通过文本分割器将文档切分为指定大小的文档片，文档片会由文本嵌入模型转换为数值向量，存储到向量搜索数据库中。
在检索环节中，用户的请求会由文本嵌入模型转换为数值向量，并在向量搜索数据库中检索相似度超过阈值的数值向量，从而提取相关的文档片。相关文档片和用户请求将一并优化成Prompt，最后输入至大模型中推理获得回答。
私有知识库
个人可以建立并维护自己的知识库，其中可能包括个人学习材料、项目文档等，这些数据将直接支持RAG模型的检索和生成过程。
向量搜索数据库
为了支持快速检索，私有数据库通过文本分割切分成指定大小的块，然后进行向量转换，从而存储到向量搜索数据库。
本地部署大模型与RAG方案的优势
保护隐私：本地部署最显著的优势之一是增强数据隐私保护。个人用户处理敏感信息，如个人日记、财务记录或健康数据时，本地模型确保这些数据不离开用户的个人设备，不经过外部服务器，从而避免潜在的数据泄露和滥用风险。这使得需要处理高度敏感信息的用户既能享受大模型带来的便利，也能很好地保护个人敏感数据，不必担心隐私问题。
高度定制：与云服务的标准化模型相比，本地部署的RAG模型提供了更高程度的定制选项。用户可以建立和维护自己的私有知识库，还可以根据个人的具体需求调整模型的参数。例如，一个程序员可能会调整模型以更好地理解编程语言的语境，或者一个作家可能希望模型生成特定风格的文本。这种定制能力让用户能够优化模型的输出，以符合用户的特定需求和偏好。
成本效益：本地部署的模型可以避免持续的云服务订阅费用，用户无需支付额外的数据存储或处理费用，可以自由使用模型而无须担心超出预算。除此之外，相比于纯粹的大语言模型，RAG可以通过检索外部知识来“借用”信息，而不是全部依赖于内在存储，这在一定程度上减轻了对大模型训练数据量的需求，降低了资源消耗和成本。
离线可用性：相比于依赖云服务的大语言模型，本地部署的模型无需持续的网络连接即可运行。即使在网络连接不稳定或完全断开，用户也能继续使用AI模型进行数据处理和决策支持。此外，离线运行减少了因云服务故障而导致的数据丢失和服务中断的风险。
回答准确且透明：RAG模型通过结合检索和生成的方法，能够在回答问题时引入外部的、事实性的信息，这有助于生成更精确、信息量更丰富的文本。另外由于回答是基于检索到的具体文档或知识片段，RAG生成的答案往往更容易追溯来源，提高了模型决策的透明度和可解释性。
持续学习与更新：知识库的内容可以持续更新和扩充，使得RAG系统能够随着时间吸收新的信息，保持其回答的时效性和准确性。
流畅运行推荐配置
一般情况下，模型参数量越大，对机器要求越高。7B大模型推荐运行内存为16GB；13B大模型推荐运行内存为32GB；70B大模型推荐运行内存为64GB。7B或以下的大模型适合个人用户使用。
基本操作步骤
操作步骤主要分为本地大模型的部署与私有数据库的搭建。
本地大模型的部署
以LM Studio为例，LM Studio是一款为个人用户和开发者设计的桌面应用程序，允许在本地机器上运行开源的大型语言模型（LLMs）。
配置模型应用环境
首先在官网下载对应架构的安装程序。安装完成后，页面如下：点击侧栏的搜索按钮，在输入框搜索心仪的模型，这选择模型时需要考虑模型参数量大小，模型参数量越大则模型推理时所需的CPU内存或GPU显存越大，对于16G内存的主机来说一般选择7B左右参数量的模型即可，这里以阿里云自研的开源模型通义千问qwen1_5-7b-chat-q8_0.gguf为例，点击下载，将自动下载对应的模型参数。
本地模型测试
下载好模型参数后，可以在LM Studio进行简单的问答测试。侧栏点击AI Chat按钮，新建会话窗口，并选择载入的模型，即可开启AI对话模式。API接口搭建
搭建API接口用于为后续连接私有数据库做准备。点击侧栏Local Server按钮，设置好配置后启动接口服务，并选择心仪的文本嵌入模型。可以在右侧配置模型，例如预设系统Prompt以优化模型的输出，调整模型加载的GPU数量等。
私有数据库的搭建
以Anything LLM为例，Anything LLM 是一个开源多功能平台，可以将各种文档转换为数据，供语言模型使用。
配置应用环境
首先在官网下载对应架构的安装程序。安装完成后界面如下：配置模型
进入设置界面，提供LLM的应用选择LM Studio，并填写相应的接口地址。配置文本嵌入模型
同上，文本嵌入模型提供的应用选择LM Studio，并填写相应的接口地址。创建工作区
回到主页，点击按钮并输入工作区名，创建工作区。构建向量搜索数据库
点击upload a document按钮，进入下图的页面，上传自己的知识库。上传文件类型可以是静态文件文档，也可以是网页链接地址，甚至是自己的代码仓库，youtube视频等。上传文件后等待文件解析，随后点击Save Embed按钮即可自动构建向量搜索数据库。测试问答
配置完成后可以开始测试问答。如图所示，可见已成功配置本地大模型和私有数据库的连接。应用也会在回答结束后标出引用的内容。
通过以上步骤，用户可以在本地环境中部署大模型并搭建私有知识库，实现更加安全、灵活的AI应用。