Llama 3 是由 Meta AI 開發(fā)的最先進(jìn)的語言模型，擅長(zhǎng)理解和生成類似人類的文本。憑借其令人印象深刻的自然語言處理能力，Llama 3 可以理解復(fù)雜的查詢、提供準(zhǔn)確的響應(yīng)并參與與上下文相關(guān)的對(duì)話。它能夠處理廣泛的主題和處理效率，使其成為構(gòu)建智能應(yīng)用程序的理想選擇。想測(cè)試Llama 3的威力嗎？立即與 Anakin AI 聊天?。ㄋС秩魏慰捎玫?AI 模型！

什么是RAG？

檢索增強(qiáng)生成 （RAG） 是一種將信息檢索和語言生成相結(jié)合以提高問答系統(tǒng)性能的技術(shù)。簡(jiǎn)單來說，RAG 允許 AI 模型從知識(shí)庫或文檔中檢索相關(guān)信息，并使用該信息對(duì)用戶查詢生成更準(zhǔn)確和上下文適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。通過利用檢索和生成的強(qiáng)大功能，RAG 能夠創(chuàng)建智能聊天機(jī)器人和問答應(yīng)用程序，為用戶提供高度相關(guān)和信息豐富的響應(yīng)。對(duì)于想要在沒有編碼經(jīng)驗(yàn)的情況下運(yùn)行 RAG 系統(tǒng)的用戶，您可以嘗試 Anakin AI，在那里您可以使用 No Code Builder 創(chuàng)建很棒的 AI 應(yīng)用程序！

運(yùn)行本地 Llama 3 RAG 應(yīng)用的先決條件

在開始之前，請(qǐng)確保已安裝以下先決條件：

• Python 3.7 or higher
• Streamlit
• llamalang
• chainlang

您可以通過運(yùn)行以下命令來安裝所需的庫：

pip install streamlit
pip install llamalang
pip install chainlang

使用 Llama-3 在本地運(yùn)行您自己的 RAG 應(yīng)用程序的分步指南

第 1 步：設(shè)置 Streamlit 應(yīng)用程序

首先，讓我們?cè)O(shè)置 Streamlit 應(yīng)用程序的基本結(jié)構(gòu)。創(chuàng)建一個(gè)名為 app.py 的新 Python 文件，并添加以下代碼：

import streamlit as st

st.title('Llama 3 RAG Application')
st.write('Enter the URL of the webpage you want to chat with:')
url_input = st.text_input('URL', '')

if st.button('Chat with Webpage'):
    # Your code here
    pass

此代碼設(shè)置 Streamlit 應(yīng)用程序的基本結(jié)構(gòu)，包括標(biāo)題、說明和供用戶輸入網(wǎng)頁 URL 的輸入字段。

第 2 步：加載和處理網(wǎng)頁數(shù)據(jù)

接下來，我們需要從指定的網(wǎng)頁加載數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行處理以供進(jìn)一步使用。將以下代碼添加到 app.py：

from llamalang import Llama
from chainlang import Chain

# Load webpage data
webpage_data = Llama.load(url_input)

# Process the webpage data
processed_data = Chain.process(webpage_data)

在這里，我們使用 Llama 來加載網(wǎng)頁數(shù)據(jù)。然后，我們使用 Chain 將加載的文檔拆分為更小的塊。

第 3 步：創(chuàng)建 Ollama 嵌入和矢量存儲(chǔ)

為了能夠從網(wǎng)頁中有效地檢索相關(guān)信息，我們需要?jiǎng)?chuàng)建嵌入和向量存儲(chǔ)。添加以下代碼：

from llamalang import Embedder
from chainlang import VectorStore

# Create Ollama embedder
embedder = Embedder(model='l3')

# Create vector store
vector_store = VectorStore(processed_data, embedder)

我們使用 Embedder 類創(chuàng)建 Ollama 嵌入并指定模型。然后，我們使用該 VectorStore 類創(chuàng)建一個(gè)向量存儲(chǔ)，傳遞拆分文檔和嵌入。

第 4 步：定義 Ollama Llama-3 模型函數(shù)

現(xiàn)在，讓我們定義一個(gè)函數(shù)，該函數(shù)利用 Ollama Llama-3 模型根據(jù)用戶的問題和相關(guān)上下文生成響應(yīng)。添加以下代碼：

from llamalang import Llama

def generate_response(question, context):
    # Format the prompt
    prompt = f'Question:

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