摘要

??????在當今信息爆炸的時代，快速準確地獲取知識變得尤為重要。本地 RAG（檢索增強生成）系統結合了檢索和生成技術，通過本地知識庫提供精準答案。本文將詳細介紹如何構建一個簡單的本地 RAG 系統，包括知識庫的創建、RAG 模塊的實現以及用戶交互界面的設計。

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一、RAG 和知識庫簡介

1、RAG

??????RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）是一種結合了檢索和生成技術的自然語言處理框架。它通過檢索與問題相關的知識庫內容，為生成模塊提供上下文信息，從而生成更準確、更有針對性的答案。RAG 的核心優勢在于能夠處理復雜的、需要背景知識的問題，同時避免了傳統生成模型可能出現的“幻覺”現象。

2、知識庫

??????知識庫是 RAG 系統的核心組件，它存儲了系統需要使用的背景信息和數據。知識庫的質量直接影響 RAG 系統的性能。一個高質量的知識庫能夠提供豐富的上下文信息，幫助系統更好地理解問題并生成準確的答案。知識庫的構建和管理是 RAG 系統成功的關鍵。

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二、 工作流程

1. 知識庫上傳：用戶通過 UI 上傳知識庫文件。
2. 知識庫處理：應用邏輯層調用 knowledge_base.py 中的函數處理上傳的文件，提取文本內容，分割成 chunks，并保存到 CSV 文件中。
3. 查詢處理：用戶輸入查詢問題，應用邏輯層調用 RAG.py 中的函數處理查詢。
4. 文本向量化：使用 Ollama 的 nomic-embed-text 模型將查詢問題和知識庫 chunks 向量化。
5. 相似度計算：計算查詢問題與知識庫 chunks 的相似度，并篩選出最相關的 chunks。
6. 答案生成：將篩選出的 chunks 作為上下文，調用智譜 AI API 生成最終答案。
7. 結果展示：將生成的答案通過 UI 展示給用戶。

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三、系統架構設計

文件結構

rag_llm/
├── flagged/ #導出的日志
└── knowledge_base/ #存放知識庫
├── app.py  #gradio頁面
├── knowledge_base.py #知識庫處理模塊
├── RAG.py #RAG問答模塊

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知識庫構建模塊

??????knowledge_base.py 是負責知識庫構建的模塊。它支持從多種格式的文件（如 TXT、PDF 和 DOCX）中提取文本內容，并將這些內容分割成固定大小的文本塊（chunks）。這些文本塊隨后被保存到 CSV 文件中，方便后續的檢索和處理。

• 文本文件讀取：支持從 TXT、PDF 和 DOCX 文件中提取文本內容。
• 文本分割：將提取的文本分割成固定大小的塊，以便于后續的向量化處理。
• CSV 文件保存：將分割后的文本塊保存到 CSV 文件中，方便檢索和管理。

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RAG 模塊

??????RAG.py 是 RAG 模塊的核心文件，它實現了從用戶問題到答案的生成過程。該模塊的主要功能包括：

• 文本向量化：使用 Ollama 的 nomic-embed-text 模型將文本塊和用戶問題轉換為向量形式，以便進行相似度計算。
• 相似度計算與篩選：計算用戶問題與知識庫文本塊的相似度，并篩選出最相關的文本塊。
• 智譜 AI API 調用：將篩選出的文本塊作為上下文，調用智譜 AI 的 API 生成最終答案。

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用戶交互模塊

??????app.py 是用戶交互模塊的核心文件，它利用 Gradio 創建了一個用戶友好的界面。用戶可以通過這個界面上傳知識庫文件、輸入問題，并調整參數（如相似度閾值、最大生成長度和溫度）。

• 知識庫管理界面：支持上傳知識庫文件，方便用戶動態擴展知識庫。
• RAG 界面：用戶可以輸入問題，選擇知識庫文件，并調整參數以優化答案生成。
• 界面整合：通過 Gradio 的 Blocks 和 Tabs 組件，將知識庫管理和 RAG 功能整合到一個界面中。

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四、技術實現細節

• 文本處理
  • 文本處理是知識庫構建的第一步。knowledge_base.py 支持從多種格式的文件中提取文本內容。對于 PDF 文件，使用 pdfminer 庫提取文本；對于 DOCX 文件，使用 python-docx 庫提取段落文本。提取后的文本被分割成固定大小的塊（chunks），以便后續的向量化處理。
• 文本向量化
  • 文本向量化是將文本轉換為向量形式的過程，以便進行相似度計算。RAG.py 使用 Ollama 的 nomic-embed-text （可選）模型對文本塊和用戶問題進行向量化。向量化后的文本塊和用戶問題被轉換為高維向量，這些向量將用于計算相似度。
• 相似度計算與篩選
  • 相似度計算是 RAG 系統的關鍵步驟。RAG.py 使用余弦相似度計算用戶問題與知識庫文本塊的相似度。余弦相似度是一種衡量兩個向量相似度的方法，其值介于 0 和 1 之間。相似度越高，表示兩個向量越相似。系統根據設定的相似度閾值篩選出最相關的文本塊。
• 智譜 AI API 調用
  • 智譜 AI API 是生成最終答案的關鍵環節。RAG.py 將篩選出的文本塊作為上下文，調用智譜 AI 的 API 生成答案。智譜 AI 提供了強大的語言生成能力，能夠根據上下文生成高質量的答案。

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五、系統使用案例

• 知識庫上傳
  用戶可以通過 Gradio 界面上傳知識庫文件。支持的文件格式包括 TXT、PDF 和 DOCX。上傳的文件將被處理并保存為 CSV 文件，方便后續的檢索和使用。

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• 問題查詢
  • 提供一個具體的用戶問題示例，詳細描述系統如何處理問題、檢索知識庫內容并生成答案。
  • 展示查詢結果，包括相關知識庫片段及其相似度，以及最終生成的答案。

結論

本文詳細介紹了如何構建一個本地 RAG 系統，包括知識庫的創建、RAG 模塊的實現以及用戶交互界面的設計。本地 RAG 系統在智能問答領域具有廣闊的應用前景，能夠為用戶提供準確、高效的知識獲取體驗。

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未來改進方向

知識庫優化
探索更高效的知識庫構建和管理方法，提高知識庫的覆蓋范圍和質量。
性能提升
優化文本向量化和相似度計算的算法，減少系統響應時間。
功能擴展
考慮增加多語言支持、更復雜的查詢語義理解等功能。

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致謝

感謝智譜 AI 和 Ollama 提供的技術支持，以及 Gradio 為界面開發帶來的便利。