搭建一個(gè)本地中文大語(yǔ)言模型（LLM）涉及多個(gè)關(guān)鍵步驟，從選擇模型底座，到運(yùn)行機(jī)器和框架，再到具體的架構(gòu)實(shí)現(xiàn)和訓(xùn)練方式。以下是一個(gè)詳細(xì)的指南，幫助你從零開(kāi)始構(gòu)建和運(yùn)行一個(gè)中文大語(yǔ)言模型。

本地離線模型搭建指南將按照以下四個(gè)部分展開(kāi)

1. 中文大語(yǔ)言模型底座選擇依據(jù)
2. 本地運(yùn)行顯卡選擇
3. RAG架構(gòu)實(shí)現(xiàn)
4. LLaMA-Factory訓(xùn)練框架及工具

3 RAG架構(gòu)實(shí)現(xiàn)

3.1 什么是RAG

檢索增強(qiáng)生成（Retrieval Augmented Generation, RAG） 是當(dāng)前最熱門(mén)的大語(yǔ)言模型（LLM）應(yīng)用方案之一。RAG結(jié)合了信息檢索和生成模型的優(yōu)勢(shì)，旨在增強(qiáng)生成式模型的知識(shí)覆蓋和輸出準(zhǔn)確性。

3.2 為什么使用RAG

使用RAG的主要原因有以下幾點(diǎn)：

1. 知識(shí)的局限性：
   1. 現(xiàn)有的大模型（如ChatGPT、文心一言、通義千問(wèn)等）的知識(shí)來(lái)源于它們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)主要是公開(kāi)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。
   2. 對(duì)于一些實(shí)時(shí)性、非公開(kāi)或離線的數(shù)據(jù)，大模型無(wú)法直接獲取和使用。
2. 幻覺(jué)問(wèn)題：
   1. 大模型的輸出基于數(shù)學(xué)概率，有時(shí)會(huì)出現(xiàn)“幻覺(jué)”——即生成看似合理但實(shí)際上錯(cuò)誤的回答。
   2. 這種問(wèn)題難以區(qū)分，尤其是在用戶(hù)不具備相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)的情況下。
3. 數(shù)據(jù)安全性：
   1. 企業(yè)非常注重?cái)?shù)據(jù)安全，不愿意將私有數(shù)據(jù)上傳到第三方平臺(tái)進(jìn)行訓(xùn)練。
   2. 使用通用大模型可能會(huì)在數(shù)據(jù)安全和效果之間產(chǎn)生取舍。

RAG通過(guò)結(jié)合檢索和生成的方式，能夠有效解決上述問(wèn)題。

3.3 RAG架構(gòu)

RAG架構(gòu)主要包括以下幾個(gè)部分：

1. 向量化：
   1. 將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為向量矩陣，這個(gè)過(guò)程會(huì)直接影響后續(xù)檢索的效果。
   2. 常見(jiàn)的embedding模型包括BERT、RoBERTa等，可以滿(mǎn)足大部分需求。
   3. 對(duì)于特殊場(chǎng)景，可以選擇微調(diào)現(xiàn)有的開(kāi)源embedding模型，或直接訓(xùn)練適合自己場(chǎng)景的模型。
2. 數(shù)據(jù)入庫(kù)：
   1. 數(shù)據(jù)向量化后構(gòu)建索引，并寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)。
   2. 適用于RAG場(chǎng)景的數(shù)據(jù)庫(kù)包括FAISS、ChromaDB、Elasticsearch（ES）、Milvus等。
   3. 選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，需要綜合考慮業(yè)務(wù)場(chǎng)景、硬件和性能需求等因素。
3. 檢索模塊：
   1. 在用戶(hù)提出問(wèn)題時(shí)，首先檢索相關(guān)的文檔或信息片段。
   2. 這些檢索到的信息將作為生成模型的輔助輸入。
4. 生成模塊：
   1. 利用檢索到的信息和用戶(hù)輸入的問(wèn)題，生成更加準(zhǔn)確和相關(guān)的回答。
   2. 生成模型可以是預(yù)訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型，如GPT-3等。
      

3.4 RAG的工作流程

1. 用戶(hù)輸入問(wèn)題。
2. 檢索模塊從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索相關(guān)信息。
3. 生成模塊結(jié)合用戶(hù)輸入和檢索到的信息生成答案。
4. 返回生成的答案給用戶(hù)。

通過(guò)這種方式，RAG不僅能利用大模型的強(qiáng)大生成能力，還能結(jié)合實(shí)時(shí)、私有的數(shù)據(jù)源，提供更加精準(zhǔn)和安全的解決方案。

3.5 embedding模型鏈接

模型名稱(chēng)	描述	獲取地址
ChatGPT-Embedding	ChatGPT-Embedding由OpenAI公司提供，以接口形式調(diào)用。	https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings/what-are-embeddings
ERNIE-Embedding V1	ERNIE-Embedding V1由百度公司提供，依賴(lài)于文心大模型能力，以接口形式調(diào)用。	https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/alj562vvu
M3E	M3E是一款功能強(qiáng)大的開(kāi)源Embedding模型，包含m3e-small、m3e-base、m3e-large等多個(gè)版本，支持微調(diào)和本地部署。	https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base
BGE	BGE由北京智源人工智能研究院發(fā)布，同樣是一款功能強(qiáng)大的開(kāi)源Embedding模型，包含了支持中文和英文的多個(gè)版本，同樣支持微調(diào)和本地部署。	https://huggingface.co/BAAI/bge-base-en-v1.5

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