本文的目标是搭建一个离线版本的ChatPDF（支持中英文），让你随心地与你想要阅读的PDF对话，借助大语言模型提升获取知识的效率😁。
除此之外，你还可以：
- 了解使用LangChain完整的流程。
- 学习基于向量搜索和Prompt实现一个文档问答机器人的方法原理。
- 了解如何使用llama.cpp量化大模型的方法。
- 了解如何使用深度学习中常用的向量数据库。
为了让更多的同学看懂，我会尽量写的小白一点。如果你是有经验的同学，发现我哪里写的不对，若你可以在评论区指出，我会非常感谢！
1 必要的准备
我的笔记本型号是 Apple的 M2 Max 32G，Windows 和 Linux 的步骤在大体上也是类似的，我会在每一个步骤都链接出所涉技术的官方文档，方便各位同学自行查阅和深入学习。
1.1 下载Chinese-LLaMA-Alpaca-2大语言模型
因为模型比较大，建议先启动下载，再进行后续的步骤。
Chinese-LLaMA-Alpaca-2（中文羊驼）是基于Meta发布的可商用大模型LLaMA2微调的中文大模型，LLaMA2只支持英文，而中文羊驼支持中英文。
本文以Chinese-LLaMA-Alpaca-2-13b大模型为例，如果你的内存或者显存比较小，建议使用7B的，效果应该不会相差太多，官方的下载地址。
以HuggingFace为例，将Files and versions里面的所有文件都下载，并放置于同一个文件夹下面，命名为chinese-alpaca-2-13b即可（可随意更改）。
1.2 使用 Docker Compose 本地部署Milvus向量数据库
了解机器学习或深度学习的同学应该都知道，无论是NLP还是CV，模型的输入和输出基本上都是N维向量。在实现文档问答（即ChatPDF）的技术中，其中关键的一步就是把用户所提出问题的向量表示，与向量数据库中文档块的向量表示进行相似度计算。因为涉及到搜索对比的问题，所以我们需要用到向量数据库来加快这个过程。如果你现在听不懂那也没有关系，先跟着做就行，后面我会再详细讲解，其实ChatPDF实现的逻辑很简单。
Github上的开源向量数据库(Vector Database)应该挺多的，也有一些提供免费云服务的向量数据库，如Pinecone。但是我们要实现的是一个完全离线版本的ChatPDF，所以在这里我选择了社区影响力最大(23.7k star)的开源向量数据库Milvus，而且它部署也比较简单，使用Docker Compose可以快速部署，部署Milvus的官方教程。
假设你已经安装好了Docker-Compose，请在命令行输入以下命令：
wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.3.2/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml
sudo docker-compose up -d # 最后会开启三个服务，包括milvus-standalone，及其两个依赖：milvus-etcd和milvus-minio
docker port milvus-standalone 19530/tcp # 检查docker暴露的端口
如果你还没有安装，请自行查阅资料安装，网上应该有很多成熟的教程，或者自行看Docker Compose官方的安装教程
1.3 克隆llama.cpp源码仓库为模型量化做准备
llama.cpp的最主要目标是量化LLaMA模型，可以理解为在尽量不削弱模型推理能力的前提下，加速模型的推理速度。目前支持MacOS、Linux和Windows平台。我尝试了几种大模型部署的方式以后，感觉经过llama.cpp量化后，模型的推理速度确实快很多，而且占用的内存也会小很多。说白了，llama.cpp的作用就是让我们以尽可能小的代价使用大模型，毕竟算力珍贵。
请在命令行输入以下命令：
git clone git@github.com:ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
make
因为llama.cpp是使用C++开发的，所以需要使用make来构建和编译项目。若您使用的是WIndows系统，需要使用cmake命令来代替make，详细的教程点击这里，在这里就不赘述了。
1.4 初始化项目
假设你上述的准备都已经做好了，并且你已经创建了一个叫做my-awesome-project的文件夹，把llama.cpp和模型chinese-alpaca-2-13b放置于里面，文件夹结构如下所示：
- my-awesome-project/
- llama.cpp/
- chinese-alpaca-2-13b/
请在命令行输入以下命令：
cd path/to/my-awesome-project/
mkdir my-pdf-bot
cd my-pdf-bot
python -m venv venv # 创建python虚拟环境
source venv/bin/activate # 激活当前虚拟环境
1.5 安装依赖
langchain是一个开源Python库，提供了构建基于大模型AI应用所需的模块和工具，帮助开发者轻松地与大语言模型进行交互，实现文本生成、问答、翻译、对话等任务。接下来我们的代码依赖只需要导入langchain即可，所以langchain非常方便和强大。
pip install langchain
如果你的网络受阻，可以使用清华的pip镜像源，在命令行输入
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple即可。
虽然我们只需要使用到langchain，但它所依赖的python库非常多，pip install langchain这条命令只会安装核心的模块，但不用担心，后面运行代码的时候，报错信息会明确地提示哪个库没有安装，到时候再安装就行。
langchain也提供了完全版本的安装方法，但不建议这样做，因为不是所有依赖都是我们需要的。
1.6 基于向量搜索和Prompt的文档问答技术
玩过ChatGPT的同学应该会发现，ChatGPT无法接收过多的文字，GPT3.5的上下文长度限制是4k tokens（大概5页A4纸的概念）、GPT4是8k，也有专门为长文本任务训练的GPT4-32k，但也就是40页纸。
我们要实现的文档问答任务，丢一本两三百页的书给它也是正常的，40页纸的限制通常不能满足我们的需求。那有同学就会问：那我们再训练一个更长的模型就好了啊，能满足五百页的模型。但是人类永远不会满足，当模型可以一次读懂一本书之后，必然又希望模型可以一次读懂整个专业领域的图书资料，这时候5万页可能都不够了。所以不断地提升模型的上下文来实现文档对话的功能不是长久之计，因为长下文越大，模型也会越大，与消耗的内存和推理时间成正比。
因此，我们不妨换个角度思考，用户每次问的问题都是具有针对性的，回答用户问题所涉的素材可能就与书本中的某几段有关。而在机器学习中，有一个研究领域叫做文本的相似度衡量，用于判断两段文本的相似程度，最简单的方法就是计算两段文本向量表示的余弦相似度，可以用于判断文本之间的有关程度，有兴趣的同学可以自行查阅，在这里不过多赘述。
到这里，我们现在拥有了两项关键技术：
- 大语言模型，你可以先给它提供一段素材，然后问它一个问题，要求它在这段素材里面寻找问题的答案。但是由于上下文长度的限制，你不能提供太多的素材给它。
- 文本的相似度量技术，你可以计算两段文本之间的相似程度。
此时，请你基于上述两项技术设计出实现无限长度文档问答的技术，你会怎么做？
- 把文档进行切分，比如把每1000个字切分为一个文本块。
- 使用嵌入技术把文本块转换成向量表示，然后把所有文本块的向量表示都存储到向量数据库中。
- 每次把用户的提问转成向量表示，然后与向量数据库中的所有文本块进行相似度计算。
- 把最相似的k个文本块与用户的问题整理在一起，再将整理后的问题丢给大语言模型，让它在所给的素材中找到问题的答案。
上面的步骤也是接下来代码将要实现的逻辑，上述方法介绍在OpenAI的Cookbook里面，有兴趣的同学可以去深入学习一下。
1.7 使用llama.cpp量化模型
到目前为止，你的文件结构应该如下所示：
- my-awesome-project/
- llama.cpp/
- chinese-alpaca-2-13b/
- my-pdf-bot/
假设你当前所处位置是my-pdf-bot文件夹，并且已经下载好了chinese-alpaca-2-13b模型，以及克隆和编译好了llama.cpp。
请在命令行输入以下命令来量化模型：
cd ../llama.cpp/
python convert.py ../chinese-alpaca-2-13b
./quantize ../chinese-alpaca-2-13b/ggml-model-f16.gguf ../chinese-alpaca-2-13b/ggml-model-q4_0.gguf q4_0
上述命令运行完成之后，在chinese-alpaca-2-13b文件夹里面会多出ggml-model-f16.gguf和ggml-model-q4_0.gguf两个文件，其中后者是本次教程所需要的。
2 动手Coding！
完成了上面的必要准备，终于可以开始写代码了😭。
2.1 导入依赖
在文件夹my-pdf-bot下面新建一个app.py文件，用于放置我们的Python代码。
往app.py写入下面的代码依赖：
import os
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import Milvus
from langchain.llms import LlamaCpp
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
2.2 加载并拆分目标PDF文档
在文件夹my-pdf-bot下面新建一个pdf文件夹，用于放置我们将要测试的文档，为了验证这个应用的有效性，我在网上找了一份今年（2023年）关于中国人工智能产业研究报告作为我们的测试文档，因为大模型训练的语料库都不太可能是最新的，所以可以拿最新的文档去测试它，看它可不可以有效地从文档中提取答案。
目前你的文件夹结构应该如下：
- my-awesome-project/
- llama.cpp/
- chinese-alpaca-2-13b/
- my-pdf-bot/
- venv/
- pdf/
- 中国人工智能产业研究报告.pdf
- app.py
继续在app.py中写入如下代码：
# 加载指定的pdf文档
loader = PyPDFLoader('./pdf/中国人工智能产业研究报告.pdf')
documents = loader.load()
# 将文档拆分成文本块，每一个文本块的大小为1000.
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
2.3 准备句嵌入工具
# 使用HuggingFace的嵌入方法准备将文本转换为向量
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
2.4 连接milvus向量数据库
在[[#1.2 使用 Docker Compose 本地部署Milvus向量数据库]]中我们已经使用docker compose在本地部署了Milvus向量数据库。在代码中我们只需要一条语句就可以使用它。
vector_db = Milvus.from_documents(texts, embeddings, connection_args={
"host": "127.0.0.1",
"post": "19530"
})
2.5 定义和配置模型
n_gpu_layers = 1
n_batch = 256
llm = LlamaCpp(
model_path='../chinese-alpaca-2-13b/ggml-model-q4_0.gguf',
n_gpu_layers=n_gpu_layers,
n_batch=n_batch,
f16_kv=True,
n_ctx=4096,
)
2.6 构建会话检索链条
qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
llm,
vector_db.as_retriever(search_type='mmr', search_kwargs={'k': 2}), # search_type='similarity' | 'mmr' | 'similarity_score_threshold'
return_source_documents=True
)
2.7 与聊天机器人交谈
chat_history = []
while True:
query = input('你: ')
if query.lower() in ["exit", "quit", "q"]:
print('Exiting')
sys.exit()
result = qa_chain({'question': query, 'chat_history': chat_history})
print('PDFBot: ' + result['answer'] + 'n')
chat_history.append((query, result['answer']))
