摘要

      在当今信息爆炸的时代，快速准确地获取知识变得尤为重要。本地 RAG（检索增强生成）系统结合了检索和生成技术，通过本地知识库提供精准答案。本文将详细介绍如何构建一个简单的本地 RAG 系统，包括知识库的创建、RAG 模块的实现以及用户交互界面的设计。

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一、RAG 和知识库简介

1、RAG

      RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了检索和生成技术的自然语言处理框架。它通过检索与问题相关的知识库内容，为生成模块提供上下文信息，从而生成更准确、更有针对性的答案。RAG 的核心优势在于能够处理复杂的、需要背景知识的问题，同时避免了传统生成模型可能出现的“幻觉”现象。

2、知识库

      知识库是 RAG 系统的核心组件，它存储了系统需要使用的背景信息和数据。知识库的质量直接影响 RAG 系统的性能。一个高质量的知识库能够提供丰富的上下文信息，帮助系统更好地理解问题并生成准确的答案。知识库的构建和管理是 RAG 系统成功的关键。

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二、 工作流程

1. 知识库上传：用户通过 UI 上传知识库文件。
2. 知识库处理：应用逻辑层调用 knowledge_base.py 中的函数处理上传的文件，提取文本内容，分割成 chunks，并保存到 CSV 文件中。
3. 查询处理：用户输入查询问题，应用逻辑层调用 RAG.py 中的函数处理查询。
4. 文本向量化：使用 Ollama 的 nomic-embed-text 模型将查询问题和知识库 chunks 向量化。
5. 相似度计算：计算查询问题与知识库 chunks 的相似度，并筛选出最相关的 chunks。
6. 答案生成：将筛选出的 chunks 作为上下文，调用智谱 AI API 生成最终答案。
7. 结果展示：将生成的答案通过 UI 展示给用户。

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三、系统架构设计

文件结构

rag_llm/
├── flagged/ #导出的日志
└── knowledge_base/ #存放知识库
├── app.py  #gradio页面
├── knowledge_base.py #知识库处理模块
├── RAG.py #RAG问答模块

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知识库构建模块

      knowledge_base.py 是负责知识库构建的模块。它支持从多种格式的文件（如 TXT、PDF 和 DOCX）中提取文本内容，并将这些内容分割成固定大小的文本块（chunks）。这些文本块随后被保存到 CSV 文件中，方便后续的检索和处理。

• 文本文件读取：支持从 TXT、PDF 和 DOCX 文件中提取文本内容。
• 文本分割：将提取的文本分割成固定大小的块，以便于后续的向量化处理。
• CSV 文件保存：将分割后的文本块保存到 CSV 文件中，方便检索和管理。

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RAG 模块

      RAG.py 是 RAG 模块的核心文件，它实现了从用户问题到答案的生成过程。该模块的主要功能包括：

• 文本向量化：使用 Ollama 的 nomic-embed-text 模型将文本块和用户问题转换为向量形式，以便进行相似度计算。
• 相似度计算与筛选：计算用户问题与知识库文本块的相似度，并筛选出最相关的文本块。
• 智谱 AI API 调用：将筛选出的文本块作为上下文，调用智谱 AI 的 API 生成最终答案。

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用户交互模块

      app.py 是用户交互模块的核心文件，它利用 Gradio 创建了一个用户友好的界面。用户可以通过这个界面上传知识库文件、输入问题，并调整参数（如相似度阈值、最大生成长度和温度）。

• 知识库管理界面：支持上传知识库文件，方便用户动态扩展知识库。
• RAG 界面：用户可以输入问题，选择知识库文件，并调整参数以优化答案生成。
• 界面整合：通过 Gradio 的 Blocks 和 Tabs 组件，将知识库管理和 RAG 功能整合到一个界面中。

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四、技术实现细节

• 文本处理
  • 文本处理是知识库构建的第一步。knowledge_base.py 支持从多种格式的文件中提取文本内容。对于 PDF 文件，使用 pdfminer 库提取文本；对于 DOCX 文件，使用 python-docx 库提取段落文本。提取后的文本被分割成固定大小的块（chunks），以便后续的向量化处理。
• 文本向量化
  • 文本向量化是将文本转换为向量形式的过程，以便进行相似度计算。RAG.py 使用 Ollama 的 nomic-embed-text （可选）模型对文本块和用户问题进行向量化。向量化后的文本块和用户问题被转换为高维向量，这些向量将用于计算相似度。
• 相似度计算与筛选
  • 相似度计算是 RAG 系统的关键步骤。RAG.py 使用余弦相似度计算用户问题与知识库文本块的相似度。余弦相似度是一种衡量两个向量相似度的方法，其值介于 0 和 1 之间。相似度越高，表示两个向量越相似。系统根据设定的相似度阈值筛选出最相关的文本块。
• 智谱 AI API 调用
  • 智谱 AI API 是生成最终答案的关键环节。RAG.py 将筛选出的文本块作为上下文，调用智谱 AI 的 API 生成答案。智谱 AI 提供了强大的语言生成能力，能够根据上下文生成高质量的答案。

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五、系统使用案例

• 知识库上传
  用户可以通过 Gradio 界面上传知识库文件。支持的文件格式包括 TXT、PDF 和 DOCX。上传的文件将被处理并保存为 CSV 文件，方便后续的检索和使用。

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• 问题查询
  • 提供一个具体的用户问题示例，详细描述系统如何处理问题、检索知识库内容并生成答案。
  • 展示查询结果，包括相关知识库片段及其相似度，以及最终生成的答案。

结论

本文详细介绍了如何构建一个本地 RAG 系统，包括知识库的创建、RAG 模块的实现以及用户交互界面的设计。本地 RAG 系统在智能问答领域具有广阔的应用前景，能够为用户提供准确、高效的知识获取体验。

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未来改进方向

知识库优化
探索更高效的知识库构建和管理方法，提高知识库的覆盖范围和质量。
性能提升
优化文本向量化和相似度计算的算法，减少系统响应时间。
功能扩展
考虑增加多语言支持、更复杂的查询语义理解等功能。

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致谢

感谢智谱 AI 和 Ollama 提供的技术支持，以及 Gradio 为界面开发带来的便利。