本地私有化知识库搭建 ------ 基于Ollama+AnythingLLM保姆级教程，知识库入门到精通，收藏这篇就足够了！
一、关于RAG
1.1 简介
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合了信息检索和语言模型的技术，它通过从大规模的知识库中检索相关信息，并利用这些信息来指导语言模型生成更准确和深入的答案。这种方法在2020年由Meta AI研究人员提出，旨在解决大型语言模型（LLM）在信息滞后、模型幻觉、私有数据匮乏和内容不可追溯等问题。
即：RAG 就是可以开卷回复的 LLM
1.2 发展
RAG技术的发展历程可以分为三个主要阶段：
- Naive RAG：这是RAG技术的基础阶段，它包括了索引（Indexing）、检索（Retrieval）和生成（Generation）三个基本步骤。在这个阶段，RAG通过整合外部知识库来增强LLMs，但是存在一些限制，例如准确性低、召回低、组装prompt的问题以及灵活性问题。
- Advanced RAG：为了解决Naive RAG的不足，Advanced RAG阶段引入了预检索和后检索策略，改进了索引方法，并引入了各种方法来优化检索过程。这一阶段的RAG通过更精细的数据清洗、设计文档结构和添加元数据等方法提升文本的一致性、准确性和检索效率。
- Modular RAG：在模块化RAG阶段，RAG结构提供了更大的灵活性和适应性。它整合了各种方法来增强功能模块，例如加入搜索模块进行相似性检索，并在检索器中应用微调方法。模块化RAG允许通过多个模块进行序列化流水线或端到端训练，提供了更大的灵活性和适应性。
随着技术的发展，RAG技术也在不断进步，包括个性化、可自定义行为、可扩展性、混合模型和实时的低延迟部署等方面。这些趋势预示着RAG技术将在未来变得更加智能和高效，为各种应用程序提供更多样化的支持。RAG技术的应用已经不仅仅局限于问答系统，其影响力正在扩展到更多领域，如推荐系统、信息抽取和报告生成等。
1.3 背景
自 ChatGPT 发布以来，大型语言模型（Large Language Model，LLM，大模型）得到了飞速发展，它在处理复杂任务、增强自然语言理解和生成类人文本等方面的能力让人惊叹，几乎各行各业均可从中获益。
然而，在一些垂直领域，这些开源或闭源的通用基础大模型也暴露了一些问题，主要体现在以下 3 个方面：
- 知识的局限性： 大模型的知识源于训练数据，目前主流大模型（如：通义千问、文心一言等）的训练数据基本来源于网络公开的数据。因此，非公开的、离线的、实时的数据大模型是无法获取到（如：团队内部实时业务数据、私有的文档资料等），这些数据相关的知识也就无从具备。
- 幻觉问题： 大模型生成人类文本底层原理是基于概率（目前还无法证明大模型有意识），所以它有时候会一本正经地胡说八道，特别是在不具备某方面的知识情况下。当我们也因缺乏这方面知识而咨询大模型时，大模型的幻觉问题会各我们造成很多困扰，因为我们也无法区分其输出的正确性。
- 数据的安全性： 对于个人、创新团队、企业来说，数据安全至关重要，老牛同学相信没有谁会愿意承担数据泄露的风险，把自己内部私有数据上传到第三方平台进行模型训练。这是一个矛盾：我们既要借助通用大模型能力，又要保障数据的安全性！
为了解决以上通用大模型问题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）方案就应运而生。
1.4 工作原理
RAG 的主要流程主要包含以下 2 个阶段：
- 数据准备阶段： 管理员将内部私有数据向量化后入库的过程，向量化是一个将文本数据转化为向量矩阵的过程，该过程会直接影响到后续检索的效果；入库即将向量数据构建索引，并存储到向量数据库的过程。
- 用户应用阶段： 根据用户的 Prompt 提示词，通过检索召回与 Prompt 提示词相关联的知识，并融入到原 Prompt 提示词中，作为大模型的输入 Prompt 提示词，通用大模型因此生成相应的输出。
从上面 RAG 方案我们可以看出，通过与通用大模型相结合，我们可搭建团队私有的内部本地知识库，并能有效的解决通用大模型存在的知识局限性、幻觉问题和隐私数据安全等问题。
1.5 实现方案
目前市面上已经有多个开源 RAG 框架，这里将选择AnythingLLM框架（16.8K ☆ ，github.com/Mintplex-La…）与大家一起来部署我们自己或者团队内部的本地知识库。整个部署过程将涉及以下几个方面：
- 环境准备： AnythingLLM框架推荐使用 Docker 部署，因此我们需要提前把 Docker 安装和配置好
- 大模型准备： 老牛同学继续使用Qwen2-7B大模型，大家可以根据自己实际情况选择，无特殊要求
- RAG 部署和使用： 即 AnythingLLM 安装和配置，并最终使用我们大家的 RAG 系统
二、环境准备
Windows 打开虚拟化功能（Hyper-V 和 WSL）
友情提示： 这里用的是 Windows 操作系统，因此下面是 Windows 的配置方式。
安装 Docker 需要用到虚拟化，因此需要 Windows 系统打开Hyper-V和WSL 子系统功能。如果是 Windows 11 家庭版，默认并没有安装Hyper-V功能，可以通过以下方式进行安装：
【第一步（家庭版）：安装 Hyper-V 依赖包】
- 新建一个 txt 临时文本，并复制以下代码并保存，之后把该临时文件重命名为
Hyper-V.bat - 右键以管理员方式运行
Hyper-V.bat，本代码自动安装相关包，完成之后输入Y重启电脑后即可
pushd "%~dp0"
dir /b %SystemRoot%\servicing\Packages*Hyper-V*.mum >hyper-v.txt
for /f %%i in ('findstr /i . hyper-v.txt 2^>nul') do dism /online /norestart /add-package:"%SystemRoot%\servicing\Packages%%i"
del hyper-v.txt
Dism /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Hyper-V-All /LimitAccess /ALL
【第二步：开启虚拟化功能】
首先，打开 Windows 功能（即：控制面板）：
然后，勾选以下 3 个选项（Hyper-V、适用于 Linux 的 Windows 子系统和虚拟机平台），打开虚拟化功能：
打开虚拟化功能
点击确定之后重启电脑即可！
三、Docker Desktop安装配置
这里之前文章有介绍，可参考，这里不再赘述
四、AnythingLLM 安装和配置
接下来，开始安装和部署AnythingLLM框架，包含以下 3 步：
4.1 下载 AnythingLLM 镜像
docker pull mintplexlabs/anythingllm
4.2 启动AnythingLLM 镜像
Windows 系统： AnythingLLM 镜像挂载和启动命令（因为命令有多行，需要通过PowerShell执行）：
# Run this in powershell terminal
$env:STORAGE_LOCATION="$HOME\Documents\anythingllm"; `
If(!(Test-Path $env:STORAGE_LOCATION)) {New-Item $env:STORAGE_LOCATION -ItemType Directory}; `
If(!(Test-Path "$env:STORAGE_LOCATION.env")) {New-Item "$env:STORAGE_LOCATION.env" -ItemType File}; `
docker run -d -p 3001:3001 `
--cap-add SYS_ADMIN `
-v "$env:STORAGE_LOCATION`:/app/server/storage" `
-v "$env:STORAGE_LOCATION.env:/app/server/.env" `
-e STORAGE_DIR="/app/server/storage" `
mintplexlabs/anythingllm;
启动完成，通过浏览器打开AnythingLLM界面：http://localhost:3001
4.3 配置 AnythingLLM
点击Get started 按钮，进入LLM 选择页面。在这里选择Ollama方式。
如果大家重新设置了端口号，则需要看下 Ollama URL 端口号是否正确，默认值为：http://host.docker.internal:11434
这里可以根据情况，配置当前用户使用，还是团队使用
AnythingLLM 设置确认，包括：大模型提供方、词嵌入和向量数据库，这些配置后续还可以修改。
最后，创建一个工作区，这里设置的名称为：My workspace
五、AnythingLLM 导入数据和使用
上一步配置完成之后，无需任何其他配置，就可以和大模型对话聊天了，和通过其他客户端与大模型对话没有区别。接下来，我们需要导入我们内部私有数据，并进行验证。
5.1 导入内部数据
我们在电脑本地新建一个 txt 文件，文件名为：为什么个人、团队等均有必要部署私有化的RAG知识库系统.txt，文件内容就是本文的开头内容：
自ChatGPT发布以来，大型语言模型（Large Language Model，LLM，大模型）得到了飞速发展，它在解决复杂任务、增强自然语言理解和生成类人文本等方面的能力让人惊叹，几乎各行各业均可从中获益。
然而，在一些垂直领域，这些开源或闭源的通用的基础大模型也暴露了一些问题，主要有以下3个方面：
1. **知识的局限性：** 大模型的知识源于训练数据，目前主流大模型（如：通义千问、文心一言等）的训练数据基本来源于网络公开的数据。因此，非公开的、离线的、实时的数据大模型是无法获取到（如：团队内部实时业务数据、私有的文档资料等），这些数据相关的知识也就无从具备。
2. **幻觉问题：** 大模型生成人类文本底层原理是基于概率（目前还无法证明大模型有意识），所以它有时候会**一本正经地胡说八道**，特别是在不具备某方面的知识情况下。当我们也因缺乏这方面知识而咨询大模型时，大模型的幻觉问题会各我们造成很多困扰，因为我们也无法区分其输出的正确性。
3. **数据的安全性：** 对于个人、创新团队、企业来说，**数据安全**至关重要，老牛同学相信没有谁会愿意承担数据泄露的风险，把自己内部私有数据上传到第三方平台进行模型训练。这是一个矛盾：我们既要借助通用大模型能力，又要保障数据的安全性！
为了解决以上3个大模型通用问题，**检索增强生成**（Retrieval-Augmented Generation，**RAG**）方案就应运而生了！
首先，点击RAG-ClassmateWX工作空间右边的上传图标，准备上传本 txt 文件：
准备上传文件；然后，点击 txt 文件并上传，并点击Move to workspace导入到工作空间：
上传txt外部文件。最后，点击Save and Embed完成 txt 文本文件数据准备步骤（导入、向量化和入库等）。
5.2 内部数据使用和验证
回到主界面，输入刚才 txt 内部文件名：为什么个人、团队等均有必要部署私有化的 RAG 知识库系统
同时，用同样的问题，咨询 AnythingLLM 的底层模型，大家可以对比看下：
六、总结和问题
和之前的大模型部署和应用过程相比，基于 AnythingLLM 的 RAG 实现整个部署过程比较繁琐，包括环境准备、Docker 安装和配置、AnythingLLM 配置等。然而，AnythingLLM 的使用过程却相对比较简单，只需要上传数据文件，AnythingLLM 框架屏蔽了中间的数据提取分割、向量化处理、向量索引和入库、检索召回和重组 Prompt 提示词等过程。
同时，通过构建本地知识库，做了一个简单的测试验证，测试结果表明，在使用 RAG 的情况下，大模型的回答结果更加有效、更符合我们期望，同时具备了一定的创造性！
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