【RAG】本地混合搜索 RAG 案例讲解

目录

案例简介

案例目标

技术栈与核心依赖

主要技术栈

核心依赖列表

项目配置

前置条件配置

1. 安装 spaCy 模型

2. 安装加速版 llama-cpp-python（可选但推荐）

3. 安装项目依赖

模型配置

LLM 模型路径格式

嵌入器模型路径格式

数据库配置

项目结构

关键文件说明

核心代码实现

1. 配置初始化

2. 文档处理

3. 混合搜索

4. 后备处理

5. 主函数流程

运行与测试

启动应用

使用步骤

预期输出示例

实现思路与扩展建议

核心设计思想

数据流程

扩展建议

注意事项

完整源码

local_main.py

requirements.txt

案例简介

这是一个强大的文档问答应用，利用混合搜索（RAG）和本地 LLM 提供全面的答案。该系统使用 RAGLite 进行稳健的文档处理和检索，使用 Streamlit 提供直观的聊天界面，结合文档特定知识与本地 LLM 能力，提供准确且符合上下文的回答。

案例目标

• 本地 LLM 集成：使用 llama-cpp-python 进行本地推理，支持各种量化格式（推荐 Q4_K_M）
• 文档处理：支持 PDF 文档上传和处理，自动文本分块和嵌入
• 混合搜索：结合语义和关键词匹配的混合搜索，重排序以获得更好的上下文选择
• 多模型集成：用于文本生成的本地 LLM、使用 BGE 模型的本地嵌入、FlashRank 用于本地重排序
• 聊天界面：使用 Streamlit 构建直观的聊天界面，支持文档上传和问答