怎么使用ModelScope搭建一个本地私有化的知识库模型啊

要基于本地私有化知识库搭建一个专有模型，您可以按照以下步骤操作。这些步骤涵盖了从数据准备到模型部署的完整流程，确保您的私有知识能够被有效利用。

1. 数据准备

首先，您需要准备好用于构建知识库的相关资料或材料。这些资料可以是文档、文本文件或其他非结构化数据。

• 上传知识文档
  如果您使用的是阿里云百炼平台，可以通过以下方式上传知识文档：

  1. 登录阿里云百炼控制台。
  2. 在左侧导航栏中选择数据管理 > 非结构化数据。
  3. 点击导入数据，将您的知识文档（如.docx、.pdf等）上传到默认类目中。
  4. 等待系统解析文档内容（通常需要1~6分钟）。

• 本地数据处理
  如果您计划在本地环境中处理数据，可以参考以下方法：

  1. 将知识文档整理为统一格式（如.txt或.json）。
  2. 使用脚本提取文档内容并进行预处理（如分词、去重等）。

  3. 示例代码如下：

     import os
     
     def prepare_data(path, batch_size=25):
      batch_docs = []
      for file in os.listdir(path):
          with open(os.path.join(path, file), 'r', encoding='utf-8') as f:
              batch_docs.append(f.read())
          if len(batch_docs) == batch_size:
              yield batch_docs
              batch_docs = []
      if batch_docs:
          yield batch_docs
     

2. 知识库构建

将准备好的数据转化为向量形式，并存储到向量数据库中，以便后续检索和问答。

• 使用百炼平台构建知识库
  百炼平台提供了零代码构建知识库的能力：

  1. 在左侧导航栏中选择数据应用 > 知识索引。
  2. 点击创建知识库，填写知识库名称。
  3. 在选择类目中勾选默认类目，点击下一步。
  4. 选择智能切分策略，点击导入完成。
  5. 等待系统解析完成（通常需要1~2分钟）。

• 本地向量化与存储
  如果您希望在本地环境中完成向量化，可以参考以下步骤：

  1. 安装必要的依赖：

     pip install dashvector dashscope
     

  2. 使用嵌入模型（如通义千问Embedding模型）对文本进行向量化。

  3. 将向量化后的数据存储到向量数据库（如DashVector）中。示例代码如下：

     from dashvector import Client
     from dashscope import TextEmbedding
     
     # 初始化DashVector客户端
     client = Client(api_key="your-api-key")
     collection = client.create_collection("knowledge_base")
     
     # 文本向量化
     embedding_model = TextEmbedding(model="text-embedding-model")
     for batch in prepare_data("path/to/your/data"):
      embeddings = embedding_model.embed(batch)
      collection.insert(embeddings)
     

3. 模型配置与部署

完成知识库构建后，需要将知识库与模型结合，以实现基于私有知识的问答服务。

• 使用百炼平台配置模型

  1. 在左侧导航栏中选择我的应用。
  2. 打开目标应用的管理界面，启用知识检索增强开关。
  3. 点击配置知识库，添加您创建的知识库。
  4. 测试问答功能，确认模型能够准确回答基于私有知识的问题。

• 本地模型部署
  如果您希望在本地环境中部署模型，可以参考以下步骤：

  1. 下载并安装本地嵌入模型（如GTE文本向量模型）：

     modelscope download -model 'iic/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-large' -local_dir 'modelscope/iic/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-large'
     

  2. 修改代码中的嵌入模型配置，启用本地模型：

     from langchain_community.embeddings import ModelScopeEmbeddings
     from llama_index.embeddings.langchain import LangchainEmbedding
     
     embeddings = ModelScopeEmbeddings(model_id="modelscope/iic/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-large")
     EMBED_MODEL = LangchainEmbedding(embeddings)
     

  3. 部署模型服务：
     • 登录PAI控制台，选择目标工作空间。
     • 单击部署服务，在自定义模型部署区域选择自定义部署。
     • 配置关键参数（如MODEL_ID、TASK、REVISION），并单击部署。

4. 测试与发布

完成上述步骤后，您需要对模型进行测试，确保其能够正确回答基于私有知识的问题。

• 测试问答功能
  在应用界面或本地环境中发起提问，验证模型的回答是否符合预期。例如：

  • 提问：“请推荐一款适合拍照的手机，价格在3000元以内。”
  • 模型应根据私有知识库中的数据，提供准确的推荐结果。

• 发布应用
  如果测试结果满意，可以在百炼平台中点击发布按钮，将应用正式上线。

重要提醒

• 环境要求：确保Python版本不低于3.7，且已安装必要的依赖包。
• API Key配置：无论是使用百炼平台还是本地部署，都需要正确配置API Key到环境变量中。
• 资源需求：大语言模型对GPU资源要求较高，建议根据实际需求选择合适的硬件配置。

通过以上步骤，您可以成功搭建一个基于本地私有化知识库的专有模型，并实现高效的问答服务。