怎么本地搭建RAG

好的，用户现在问的是怎么本地搭建RAG，也就是检索增强生成系统。之前他已经问过关于中文文本嵌入模型的问题，我给他推荐了BGE、M3E这些模型。现在他可能想进一步构建一个完整的RAG系统，利用之前提到的嵌入模型来处理中文文档。
首先，我需要确认用户的需求。RAG系统通常包括文档处理、嵌入模型、向量数据库和生成模型这几个部分。用户可能是在本地环境搭建，比如个人电脑或者公司服务器，所以需要考虑资源限制，比如是否需要GPU，模型的大小，以及部署的复杂度。
用户之前对嵌入模型有了解，可能需要选择合适的嵌入模型，比如之前提到的BGE-Zh或者M3E。接着是向量数据库的选择，常见的有FAISS、Chroma、Milvus等，需要根据用户的技术栈和资源来选择。例如，FAISS适合快速搭建，而Milvus适合分布式环境，但可能更复杂。
然后是生成模型部分，用户可能需要一个中文生成模型，比如ChatGLM、Qwen或者百川。需要考虑到模型的大小，比如7B参数的模型可能需要较高的显存，如果用户只有CPU，可能需要推荐量化版本或者更小的模型。
接下来是文档处理部分，需要将用户的文档转换为向量并存储到数据库中。这一步可能需要文本分割，比如按段落或固定长度分块，确保语义连贯。然后使用嵌入模型生成向量，并建立索引。
用户可能在实际操作中遇到问题，比如如何安装依赖库，如何处理不同格式的文档（PDF、Word、网页等），如何优化检索效果，以及如何集成生成模型。需要给出具体的步骤和示例代码，帮助用户一步步搭建。
此外，用户可能关心性能优化，比如如何处理长文本，如何提高检索速度，或者如何调整生成模型的参数以获得更好的回答。可能需要提到一些调优技巧，比如调整top-k检索数量，使用重排序模型，或者对生成模型进行温度参数调整。
还需要注意一些常见问题，比如中文分词的准确性，嵌入模型和生成模型的兼容性，向量数据库的持久化存储，以及系统的可扩展性。可能用户的应用场景是企业知识库、客服系统或者个人学习工具，不同的场景可能需要不同的配置建议。
最后，用户可能需要验证搭建的系统是否有效，可以建议使用示例数据进行测试，检查检索结果的相关性和生成回答的准确性。如果有问题，可能需要调试各个模块，比如检查嵌入是否正确，向量索引是否构建成功，或者生成模型是否正常加载。以下是本地搭建RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统的分步指南，涵盖从环境准备到代码实现的关键环节：

一、核心组件及工具选择

模块
推荐方案
替代方案

文本嵌入模型
BGE-Zh / M3E
text2vec / Ernie

向量数据库
FAISS（轻量） / Chroma（易用）
Milvus（分布式高性能）

生成模型
ChatGLM3-6B / Qwen-7B
Baichuan2-7B / Mistral

文档处理工具
LangChain / LlamaIndex
自定义Python脚本

二、详细搭建步骤
步骤1：环境准备
# 创建虚拟环境
conda create -n rag python=3.9
conda activate rag

# 安装核心依赖
pip install langchain faiss-cpu transformers torch sentence-transformers
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步骤2：文档处理流水线
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 加载文档（支持PDF/TXT/Word等）
loader = DirectoryLoader('./docs/', glob="**/*.pdf")
documents = loader.load()

# 中文文本分割（建议块大小256-512字）
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=300,
chunk_overlap=50,
separators=["\n\n", "\n", "。", "！", "？"]
)
splits = text_splitter.split_documents(documents)
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步骤3：向量数据库构建
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

# 加载中文嵌入模型
embed_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="BAAI/bge-base-zh-v1.5")

# 创建向量库
vector_db = FAISS.from_documents(
documents=splits,
embedding=embed_model
)

# 持久化存储
vector_db.save_local("faiss_index")
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步骤4：检索增强生成整合
from langchain.llms import HuggingFacePipeline
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载生成模型（示例使用ChatGLM3）
model_path = "THUDM/chatglm3-6b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto")

# 创建生成管道
llm = HuggingFacePipeline(pipeline=transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model,
tokenizer=tokenizer,
max_new_tokens=512
))

# 构建RAG链
retriever = vector_db.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
rag_chain = (
{"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
| prompt
| llm
| StrOutputParser()
)
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步骤5：查询测试
query = "如何申请年度休假？"
response = rag_chain.invoke(query)
print(f"Answer: {response}")
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三、关键优化技巧

检索优化

混合检索：结合关键词（BM25）+语义检索
重排序：使用bge-reranker-base优化Top结果 from FlagEmbedding import FlagReranker
reranker = FlagReranker('BAAI/bge-reranker-base')
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生成控制

添加系统提示词： prompt = """基于以下上下文回答问题：
{context}
问题：{question}
要求：用中文简洁回答，拒绝编造信息"""
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设置生成参数：temperature=0.3, top_p=0.85

性能提升

量化部署：使用llama.cpp或gptq量化模型
硬件加速：通过vLLM提升推理速度

四、硬件需求参考

组件
最低配置
推荐配置

CPU
Intel i5 8代
Xeon Silver 4210R

内存
16GB DDR4
64GB DDR4 ECC

GPU
无（CPU推理）
RTX 3090 (24GB显存)

存储
50GB HDD
1TB NVMe SSD

五、常见问题排查

显存不足 → 启用量化加载：
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_path,
load_in_4bit=True, # 4位量化
device_map="auto"
)
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中文乱码 → 设置编码格式：
import locale
locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'zh_CN.utf8')
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检索不相关 → 检查：

文档分块是否合理
嵌入模型是否适配领域
相似度阈值设置（建议cosine>0.6）

如果需要更详细的配置方案（如Docker部署/集群扩展），可提供具体场景需求~