RAG实操教程，LangChain + Llama2 | 创造你的个人LLM
内容提要
本文介绍了如何使用LangChain的RAG（检索增强生成）系统，通过上传PDF文件并向LLM提问来获取有关PDF的信息。教程重点介绍了环境设置、文件处理和数据库导入、文本切割和嵌入模型加载、将嵌入结果存储到VectorDB、启用LLM服务、设定Prompt、文本检索等步骤。通过这些步骤，可以实现自己的RAG系统并进行文本检索。
关键要点
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本文介绍如何使用LangChain的RAG系统，通过上传PDF文件向LLM提问获取信息。
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教程包括环境设置、文件处理、数据库导入、文本切割、嵌入模型加载等步骤。
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环境设置使用conda创建Python环境并安装必要库。
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文件处理使用LangChain的文件加载器将PDF文件导入数据库。
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文本切割器将文档切割成小块以防止信息超出LLM的tokens限制。
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加载嵌入模型将切割后的文本转换为向量，使用Hugging Face的Sentence Transformers。
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将嵌入结果存储到VectorDB中，使用Chroma进行操作。
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启用LLM服务可以通过LangChain的LlamaCpp接口或其他API服务。
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设定Prompt以便LLM能够理解用户的查询。
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文本检索过程包括用户发送QA、从DB中检索文本、结合QA与检索文本发送给LLM。
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创建Retriever以根据非结构化QA返回相应文件，使用LangChain的RetrievalQA进行整合。
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最终通过RAG流程实现对PDF信息的查询和回答。
延伸问答
如何使用LangChain的RAG系统上传PDF文件？
可以通过LangChain的文件加载器将PDF文件导入数据库，使用PyMuPDFLoader加载文件。
RAG系统的环境设置需要哪些步骤？
首先使用conda创建Python环境，并安装必要的库，如langchain、PyMuPDF等。
文本切割器的作用是什么？
文本切割器将文档切割成小块，以防止信息超出LLM的tokens限制。
如何将嵌入结果存储到VectorDB中？
使用Chroma将嵌入后的结果存储在VectorDB中，指定persist_directory以保存到磁盘。
如何启用LLM服务？
可以通过LangChain的LlamaCpp接口或其他API服务来启用LLM服务。
RAG系统如何进行文本检索？
用户发送QA，从数据库中检索文本，并将QA与检索文本结合发送给LLM进行回答。
