本文主要是介绍【书生大模型实战】L2-茴香豆：企业级知识问答工具实践闯关任务，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、关卡任务
基础任务（完成此任务即完成闯关）
- 在 InternStudio 中利用 Internlm2-7b 搭建标准版茴香豆知识助手，并使用 Gradio 界面完成 2 轮问答（问题不可与教程重复，作业截图需包括 gradio 界面问题和茴香豆回答）。知识库可根据根据自己工作、学习或感兴趣的内容调整，如金融、医疗、法律、音乐、动漫等（优秀学员必做）。
如果问答效果不理想，尝试调整正反例。
挑战任务
- 在 Web 版茴香豆中创建自己的问答知识助手，并完成微信群或飞书群的部署，在群内与茴香豆助手完成至少 1 轮问答（作业截图需包括问题和茴香豆回答）。
二、实验过程
2.1 茴香豆介绍
茴香豆 是由书生·浦语团队开发的一款开源、专门针对国内企业级使用场景设计并优化的知识问答工具。在基础 RAG 课程中我们了解到，RAG 可以有效的帮助提高 LLM 知识检索的相关性、实时性，同时避免 LLM 训练带来的巨大成本。在实际的生产和生活环境需求，对 RAG 系统的开发、部署和调优的挑战更大，如需要解决群应答、能够无关问题拒答、多渠道应答、更高的安全性挑战。因此，根据大量国内用户的实际需求，总结出了三阶段Pipeline的茴香豆知识问答助手架构，帮助企业级用户可以快速上手安装部署。
茴香豆特点：
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三阶段 Pipeline （前处理、拒答、响应），提高相应准确率和安全性
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打通微信和飞书群聊天，适合国内知识问答场景
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支持各种硬件配置安装，安装部署限制条件少
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适配性强，兼容多个 LLM 和 API
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傻瓜操作，安装和配置方便
本教程将通过茴香豆 Web 版和本地版的搭建，带领同学们学会如何快速搭建一个企业级的 RAG 知识问答系统。
2.2 茴香豆本地标准版搭建
动手尝试将茴香豆从源码部署到本地服务器（以 InternlmStudio 为例），并开发一款简单的知识助手 Demo。
2.2.1 环境搭建
镜像选择 Cuda11.7-conda ，资源类型选择 30% A100。点击立即创建。
命令行中输入一下命令，创建茴香豆专用 conda 环境：
studio-conda -o internlm-base -t huixiangdou
创建成功，用下面的命令激活环境：
conda activate huixiangdou
环境激活成功后，命令行前的括号内会显示正在使用的环境，请确保所有茴香豆操作指令在 huixiangdou 环境下运行。
2.2.2 下载茴香豆
先从茴香豆仓库拉取代码到服务器：
cd /root
# 克隆代码仓库
git clone https://github.com/internlm/huixiangdou && cd huixiangdou
git checkout 79fa810拉取完成后进入茴香豆文件夹，开始安装。
2.2.3 安装茴香豆所需依赖
首先安装茴香豆所需依赖：
conda activate huixiangdou
# parsing `word` format requirements
apt update
apt install python-dev libxml2-dev libxslt1-dev antiword unrtf poppler-utils pstotext tesseract-ocr flac ffmpeg lame libmad0 libsox-fmt-mp3 sox libjpeg-dev swig libpulse-dev
# python requirements
pip install BCEmbedding==0.15 cmake==3.30.2 lit==18.1.8 sentencepiece==0.2.0 protobuf==5.27.3 accelerate==0.33.0
pip install -r requirements.txt
# python3.8 安装 faiss-gpu 而不是 faiss2.2.4 下载模型文件
茴香豆默认会根据配置文件自动下载对应的模型文件，为了节省时间，本次教程所需的模型已经提前下载到服务器中，我们只需要为本次教程所需的模型建立软连接，然后在配置文件中设置相应路径就可以：
# 创建模型文件夹
cd /root && mkdir models# 复制BCE模型
ln -s /root/share/new_models/maidalun1020/bce-embedding-base_v1 /root/models/bce-embedding-base_v1
ln -s /root/share/new_models/maidalun1020/bce-reranker-base_v1 /root/models/bce-reranker-base_v1# 复制大模型参数（下面的模型，根据作业进度和任务进行**选择一个**就行）
ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-7b /root/models/internlm2-chat-7b完成后可以在相应目录下看到所需模型文件。
2.2.5 更改配置文件
茴香豆的所有功能开启和模型切换都可以通过 config.ini 文件进行修改，默认参数如下：
执行下面的命令更改配置文件，让茴香豆使用本地模型：
sed -i '9s#.*#embedding_model_path = "/root/models/bce-embedding-base_v1"#' /root/huixiangdou/config.ini
sed -i '15s#.*#reranker_model_path = "/root/models/bce-reranker-base_v1"#' /root/huixiangdou/config.ini
sed -i '43s#.*#local_llm_path = "/root/models/internlm2-chat-7b"#' /root/huixiangdou/config.ini也可以用编辑器手动修改，文件位置为 /root/huixiangdou/config.ini。
修改后的配置文件如下：
注意！配置文件默认的模型和下载好的模型相同。如果不修改地址为本地模型地址，茴香豆将自动从 huggingface hub 拉取模型。如果选择拉取模型的方式，需要提前在命令行中运行 huggingface-cli login 命令，验证 huggingface 权限。
2.3 知识库创建
修改完配置文件后，就可以进行知识库的搭建，本次教程选用的是茴香豆和 MMPose 的文档，利用茴香豆搭建一个茴香豆和 MMPose 的知识问答助手。
发现还需要安装这4个函数库。
pip install loguru
pip install pytoml
pip install tqdm
pip install fitz如果后续还报错，建议重装环境，我也重复了2次才成功。
conda activate huixiangdoucd /root/huixiangdou && mkdir repodirgit clone https://github.com/internlm/huixiangdou --depth=1 repodir/huixiangdou
git clone https://github.com/open-mmlab/mmpose --depth=1 repodir/mmpose# Save the features of repodir to workdir, and update the positive and negative example thresholds into `config.ini`
mkdir workdir
python3 -m huixiangdou.service.feature_store
在 huixiangdou 文件加下创建 repodir 文件夹，用来储存知识库原始文档。再创建一个文件夹 workdir 用来存放原始文档特征提取到的向量知识库。
知识库创建成功后会有一系列小测试，检验问题拒答和响应效果，如图所示，关于“mmpose 安装”的问题，测试结果可以很好的反馈相应答案和对应的参考文件，但关于“std：：vector 使用”的问题，因为属于 C++ 范畴，不再在知识库范围内，测试结果显示拒答，说明我们的知识助手工作正常。
和 Web 版一样，本地版也可以通过编辑正反例来调整茴香豆的拒答和响应，正例位于 /root/huixiangdou/resource/good_questions.json 文件夹中，反例位于/root/huixiangdou/resource/bad_questions.json。
需要注意的是，每次更新原始知识文档和正反例，都需要重新运行 python3 -m huixiangdou.service.feature_store 命令进行向量知识库的重新创建和应答阈值的更新。
配置中可见，在运行过一次特征提取后，茴香豆的阈值从 -1.0 更新到了 0.33。 配置文件中的 work_dir 参数指定了特征提取后向量知识库存放的位置。如果有多个知识库快速切换的需求，可以通过更改该参数实现。
2.4 测试知识助手
2.4.1 命令行运行
运行下面的命令，可以用命令行对现有知识库问答助手进行测试：
conda activate huixiangdou
cd /root/huixiangdou
python3 -m huixiangdou.main --standalone
通过命令行的方式可以看到对话的结果以及中间的过程，便于我们确认知识库是否覆盖需求，正反例是否合理。
2.4.2 Gradio UI 界面测试
茴香豆也用 gradio 搭建了一个 Web UI 的测试界面，用来测试本地茴香豆助手的效果。
本节课程中，茴香豆助手搭建在远程服务器上，因此需要先建立本地和服务器之间的透传，透传默认的端口为 7860，在本地机器命令行中运行如下命令：
ssh -CNg -L 7860:127.0.0.1:7860 root@ssh.intern-ai.org.cn -p <你的ssh端口号>
在运行茴香豆助手的服务器端，输入下面的命令，启动茴香豆 Web UI：
conda activate huixiangdou
cd /root/huixiangdou
python3 -m huixiangdou.gradio
看到上图相同的结果，说明 Gradio 服务启动成功，在本地浏览器中输入 127.0.0.1:7860 打开茴香豆助手测试页面：
现在就可以用页面测试一下茴香豆的交互效果了。
2.5 搭建自己的知识库
上传高中历史必修课本
效果：
2.6 Web 版茴香豆中创建自己的问答知识助手
2.6.1 创建 Web 版茴香豆账户和密码
登录 OpenXLab浦源 - 应用中心，可以看到 Web 版茴香豆的知识库注册页面，在对应处输入想要创建的知识库名称和密码，该名称就是 Web 版茴香豆的账户和密码，请牢记，以后对该知识助手进行维护和修改都要使用这个账户和密码。
2.6.2 创建 Web 版茴香豆知识库
完成账户创建或者输入已有账户密码后会进入相应知识库的开发页面，当前 Web 版茴香豆功能包括：
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添加/删除文档
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编辑正反例
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打通微信和飞书群
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开启网络搜索功能（需要填入自己的 Serper token，token 获取参考 3.1 开启网络搜索）
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聊天测试
完成相关文档上传后，可以直接用下面的聊天测试窗口测试知识助手的效果：
这篇关于【书生大模型实战】L2-茴香豆：企业级知识问答工具实践闯关任务的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
