使用PAI-DSW搭建基于LangChain的检索知识库问答机器人

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
模型训练 PAI-DLC,5000CU*H 3个月
简介: 在本教程中,您将学习如何在阿里云交互式建模(PAI-DSW)中,基于LangChain的检索知识库实现知识问答。旨在建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。

1. 教程简述

在本教程中,您将学习如何在阿里云交互式建模(PAI-DSW)中,基于LangChain的检索知识库实现知识问答。旨在建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。

LangChain是一个开源的框架,可以让AI开发人员将像GPT-4这样的大语言模型(LLM)和外部数据结合起来,从而在尽可能少消耗计算资源的情况下,获得更好的性能和效果。本教程启动LangChain WebUI页面,进行春节相关传统文化习俗的知识问答的示例效果如图所示。

image.png

基于本教程可以体验:

新用户可免费领取价值万元的人工智能平台PAI 试用资源

学会如何快速在阿里云上创建一个交互式训练开发环境。

学会如何在DSW中安装LangChain应用以及启动WebUI。

学会如何在WebUI中进行知识问答。



2. 使用PAI-DSW搭建基于LangChain的检索知识库问答机器人

2.1 准备环境和资源

2.1.1 领取交互式建模PAI-DSW免费试用权益

前往试用中心,领取交互式建模PAI-DSW产品免费试用资源包。

对于交互式建模 PAI-DSW 的新用户,阿里云提供了5000CU*H 的免费试用资源,可以在活动页面中直接领取(试用规则请参照阿里云免费试用);或可以购买交互式建模 PAI-DSW 资源包参与活动,购买链接:PAI-DSW 100CU*H资源包,价格 59 元起;如不购买资源包,PAI-DSW 会按量进行计费,计费标准详见阿里云产品定价。

2.1.2 创建PAI-DSW实例(需要补充)

  1. 前往人工智能平台PAI控制台
  2. 开通人工智能PAI并创建默认工作空间。请参见开通并创建默认工作空间
  3. 在人工智能平台PAI控制台内,选择交互式建模PAI-DSW,或点击链接。

image.png

  1. 点击创建实例(如上图)
  2. 自定义输入实例名称

image.png

  1. 选择机型:已领取免费试用权益:选择GPU规格分类下的ecs.gn6v-c8g1.2xlarge或ecs.gn7i-c8g1.2xlarge,支持资源包抵扣;此外其他机型需付费;若无库存可选择其他region尝试,或选择付费机型。

    未领取免费试用:可选择任意A10或V100机型,需自费。

image.png

  1. 选择镜像:modelscope:1.9.1-pytorch2.0.1tensorflow2.13.0-gpu-py38-cu118-ubuntu20.04

image.png

  1. 创建实例

实例状态:启动中-资源准备中-环境准备中-运行中约需3-5分钟,当状态为“运行中”时,实例创建成功。

2.1.3 在DSW中打开教程文件

  1. 打开最佳实践教程 >> 基于LangChain的检索知识库问答WebUI
  2. 在教程右上角 点击 “在DSW中打开”

image.png

  1. 选择刚刚创建好的实例

image.png

2.1.4运行教程文件

  1. 在打开的教程文件langchain_retrieval_question_answering_webui.ipynb文件中,您可以直接看到教程文本,您可以在教程文件中直接运行对应的步骤的命令,当成功运行结束一个步骤命令后,再顺次运行下个步骤的命令。

image.png

  1. 当第3步启动服务运行完成后,在返回的运行详情结果中单击URL链接(http://127.0.0.1:7860),进入WebUI页面。后续,您可以在该页面中进行知识问答。【说明】如果因为网络原因导致打开的WebUI页面显示空白,您可以尝试切换到其他地域或重新运行步骤1中的命令,重新打开WebUI页面。

image.png

2.2 完成部署开始体验

完成以上操作后,您已经成功完成了LangChain应用的WebUI部署。您可以在WebUI页面进行知识问答。

在LangChain WebUI页面左侧请上传知识库文件区域中,已预先为您配置了知识库文件。您也可以单击请上传知识库文件上传自定义的知识库文件,支持的文件格式为.txt.md.docx。在WebUI页面底部请输入问题文本框中,输入业务数据相关的问题,然后单击发送按钮,就可以进行知识问答。

1.删除现有文档,上传春节相关知识库文档

image.png

2.知识库文件向量化

image.png

3.输入问题并发送

image.png

image.png

3. 资源清理及后续

3.1 清理

  • 在实验完成后,可前往对应产品控制台,停止或删除实例(两个操作均可),避免实例持续处于运行中,在超出免费试用额度后,带来额外的扣费

image.png

  • 后续仍考虑使用该实例>>停止;后续不再使用该实例>>删除,成功停止后即停止资源消耗。

3.2 后续

在试用有效期期间,您还可以继续使用DSW实例进行模型训练和推理验证。


如需技术支持,请在钉钉搜索群号「 52485000325」,加入群聊

相关实践学习
阿里云百炼xAnalyticDB PostgreSQL构建AIGC应用
通过该实验体验在阿里云百炼中构建企业专属知识库构建及应用全流程。同时体验使用ADB-PG向量检索引擎提供专属安全存储,保障企业数据隐私安全。
AnalyticDB PostgreSQL 企业智能数据中台:一站式管理数据服务资产
企业在数据仓库之上可构建丰富的数据服务用以支持数据应用及业务场景;ADB PG推出全新企业智能数据平台,用以帮助用户一站式的管理企业数据服务资产,包括创建, 管理,探索, 监控等; 助力企业在现有平台之上快速构建起数据服务资产体系
相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 机器人
【RAG实践】基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建基于本地知识库的问答机器人
LLM会产生误导性的 “幻觉”,依赖的信息可能过时,处理特定知识时效率不高,缺乏专业领域的深度洞察,同时在推理能力上也有所欠缺。
|
30天前
|
机器人
1024 云上见 使用 PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型,搭建 “文旅领域知识问答机器人” 领精美计时器
1024 云上见 使用 PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型,搭建 “文旅领域知识问答机器人” 领精美计时器
85 3
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 分布式计算
使用PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型,搭建文旅领域知识问答机器人
本次教程介绍了如何使用 PAI ×LLaMA Factory 框架,基于全参方法微调 Qwen2-VL 模型,使其能够进行文旅领域知识问答,同时通过人工测试验证了微调的效果。
使用PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型,搭建文旅领域知识问答机器人
|
28天前
|
机器人
1024 云上见 使用 PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型,搭建 “文旅领域知识问答机器人” 领 200个 精美计时器等你领
1024 云上见 使用 PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型,搭建 “文旅领域知识问答机器人” 领 200个 精美计时器等你领
72 2
|
30天前
|
人工智能 机器人
多模态大模型活动 | 使用 PAI×LLaMA Factory 搭建文旅问答机器人
LLaMA Factory 是一款开源低代码大模型微调框架,集成了业界最广泛使用的微调技术,支持通过 Web UI 界面零代码微调大模型,目前已经成为开源社区内最受欢迎的微调框架,GitHub 星标超过3万。本次活动通过 PAI×LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型,快速搭建文旅领域知识问答机器人,期待看到您与 AI 导游的创意对话!
|
3月前
|
监控 数据安全/隐私保护 异构计算
借助PAI-EAS一键部署ChatGLM,并应用LangChain集成外部数据
【8月更文挑战第8天】借助PAI-EAS一键部署ChatGLM,并应用LangChain集成外部数据
95 1
|
3月前
|
人工智能 异构计算
基于PAI-EAS一键部署ChatGLM及LangChain应用
【8月更文挑战第7天】基于PAI-EAS一键部署ChatGLM及LangChain应用
|
3月前
|
自然语言处理 监控 搜索推荐
使用 LangChain 创建高度互动和智能的聊天机器人
【8月更文第3天】随着自然语言处理(NLP)技术的进步,聊天机器人已成为企业和用户之间互动的重要渠道。LangChain 是一个强大的框架,旨在简化构建复杂语言模型应用程序的过程。本文将详细介绍如何使用 LangChain 框架创建高度互动和智能的聊天机器人,包括选择合适的语言模型、设计对话流程、上下文管理以及集成外部API和服务等内容。
158 0
|
4月前
|
索引 Cloud Native
云原生数据仓库问题之精确匹配查询如何解决
云原生数据仓库问题之精确匹配查询如何解决
51 0
|
5月前
|
人工智能 小程序 机器人
开源一个RAG大模型本地知识库问答机器人-ChatWiki
准备工作 再安装ChatWiki之前,您需要准备一台具有联网功能的linux服务器,并确保服务器满足最低系统要求 • Cpu:最低需要2 Core • RAM:最低需要4GB 开始安装 ChatWiki社区版基于Docker部署,请先确保服务器已经安装好Docker。如果没有安装,可以通过以下命令安装:
302 0

相关产品

  • 人工智能平台 PAI