大模型应用开发

1. 大型语言模型（LLM）

1.1 介绍

大语言模型（LLM，Large Language Model），也称大型语言模型，是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。

LLM 通常指包含数百亿（或更多）参数的语言模型，它们在海量的文本数据上进行训练，从而获得对语言深层次的理解。目前，国外的知名 LLM 有 GPT-3.5、GPT-4、PaLM、Claude 和 LLaMA 等，国内的有文心一言、讯飞星火、通义千问、ChatGLM、百川等。

LLM 的一个杰出应用就是 ChatGPT ，它是 GPT 系列 LLM 用于与人类对话式应用的大胆尝试，展现出了非常流畅和自然的表现。

1.2 能力

区分大语言模型（LLM）与以前的预训练语言模型（PLM）最显著的特征之一是它们的 涌现能力 。

1. 上下文学习：上下文学习能力是由 GPT-3 首次引入的。通过理解上下文并生成相应输出的方式来执行任务，而无需额外的训练或参数更新。
2. 指令遵循：通过使用自然语言描述的多任务数据进行微调，也就是所谓的 指令微调。 LLM 无需事先见过具体示例，展示了其强大的泛化能力。
3. 逐步推理：LLM 通过采用 思维链（CoT, Chain of Thought） 推理策略，利用包含中间推理步骤的提示机制来解决这些任务，从而得出最终答案。据推测，这种能力可能是通过对代码的训练获得的。

1.3 特点

1. 巨大的规模： LLM 通常具有巨大的参数规模，可以达到数十亿甚至数千亿个参数。这使得它们能够捕捉更多的语言知识和复杂的语法结构。
2. 预训练和微调： LLM 采用了预训练和微调的学习方法。首先在大规模文本数据上进行预训练（无标签数据），学习通用的语言表示和知识。然后通过微调（有标签数据）适应特定任务，从而在各种 NLP 任务中表现出色。
3. 上下文感知： LLM 在处理文本时具有强大的上下文感知能力，能够理解和生成依赖于前文的文本内容。这使得它们在对话、文章生成和情境理解方面表现出色。
4. 多语言支持： LLM 可以用于多种语言，不仅限于英语。它们的多语言能力使得跨文化和跨语言的应用变得更加容易。
5. 多模态支持： 一些 LLM 已经扩展到支持多模态数据，包括文本、图像和声音。使得它们可以理解和生成不同媒体类型的内容，实现更多样化的应用。
6. 伦理和风险问题： 尽管 LLM 具有出色的能力，但它们也引发了伦理和风险问题，包括生成有害内容、隐私问题、认知偏差等。因此，研究和应用 LLM 需要谨慎。
7. 高计算资源需求： LLM 参数规模庞大，需要大量的计算资源进行训练和推理。通常需要使用高性能的 GPU 或 TPU 集群来实现。

2. 术语

在提升大语言模型效果中，检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation） 和 微调（Finetune）是两种主流的方法。

• 微调

  通过在特定数据集上进一步训练大语言模型，来提升模型在特定任务上的表现。

• 检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）

  该架构巧妙地整合了从庞大知识库中检索到的相关信息，并以此为基础，指导大型语言模型生成更为精准的答案，从而显著提升了回答的准确性与深度。

2.1 RAG 工作流程

1. 数据处理阶段
   1. 对原始数据进行清洗和处理。
   2. 将处理后的数据转化为检索模型可以使用的格式。
   3. 将处理后的数据存储在对应的数据库中。
2. 检索阶段
   1. 将用户的问题输入到检索系统中，从数据库中检索相关信息。
3. 增强阶段
   1. 对检索到的信息进行处理和增强，以便生成模型可以更好地理解和使用。
4. 生成阶段
   1. 将增强后的信息输入到生成模型中，生成模型根据这些信息生成答案。

2.2 LangChain 框架

LangChain 框架是一个开源工具，充分利用了大型语言模型的强大能力，为各种大型语言模型应用提供通用接口，它能够让语言模型与其他数据来源连接，并且允许语言模型与其所处的环境进行互动。

核心组件

• 模型输入/输出（Model I/O）：与语言模型交互的接口
• 数据连接（Data connection）：与特定应用程序的数据进行交互的接口
• 链（Chains）：将组件组合实现端到端应用。比如后续我们会将搭建检索问答链来完成检索问答。
• 记忆（Memory）：用于链的多次运行之间持久化应用程序状态；
• 代理（Agents）：扩展模型的推理能力。用于复杂的应用的调用序列；
• 回调（Callbacks）：扩展模型的推理能力。用于复杂的应用的调用序列；

3. 开发

3.1 架构

1. LLM 层

基于四种流行 LLM API （OpenAI-ChatGPT、百度文心、讯飞星火、智谱GLM）进行了 LLM 调用封装，支持用户以统一的入口、方式来访问不同的模型，支持随时进行模型的切换；

在 LLM 层，构建了一个 Self_LLM 基类，基类定义了所有 API 的一些共同参数（如 API_Key，temperature 等）；在该基类基础上继承实现了上述四种 LLM API 的自定义 LLM。四种 LLM 的原生 API 封装在了统一的 get_completion 函数中。

2. 数据层

包括个人知识库的源数据（包括 pdf、txt、md 等）以及 Embedding API，源数据经过 Embedding 处理可以被向量数据库使用；

3. 数据库层

基于个人知识库源数据搭建的向量数据库，本项目中选择了 Chroma。在该层实现了源数据处理、创建向量数据库的方法;

4. 应用层

应用层封装了整个项目的全部核心功能。基于 LangChain 提供的检索问答链基类进行了进一步封装，支持通过 model 参数进行不同模型切换以及便捷实现基于数据库的检索问答。

实现了两个检索问答链，分别是有历史记录的 Chat_QA_Chain 和没有历史记录的 QA_Chain；

5. 服务层

实现了 Gradio 搭建 Demo 与 FastAPI 组建 API 两种方式来支持本项目的服务访问。

4. 参考资料

• https://datawhalechina.github.io/llm-universe/#/
• 《大模型应用开发极简入门》