基于Llama 3、Ollama、Milvus、LangChain，快速搭建本地RAG

摘要

本文介绍了如何结合Ollama、Llama 3和Milvus搭建一个高效的检索增强生成（RAG）系统，用于创建能够回答特定问题的Q&A聊天机器人。RAG系统利用大型语言模型（LLMs）与额外数据源融合，提升回答准确性。实现RAG系统的关键步骤包括数据索引、检索与生成。

先决条件

搭建RAG系统前需确保已安装Docker、Docker-Compose、Milvus独立版，以及在系统上安装Ollama。

设置

设置步骤包括启动Milvus实例、获取LLM模型以及安装所需的库。

构建RAG应用程序

构建RAG涉及导入、分割数据，获取嵌入并存储到Milvus中，加载LLM。此外，使用Langchain构建QA链来处理和响应用户查询。

运行应用程序

通过执行相应的命令，RAG应用程序能够处理用户提出的问题，并提供相关的答案。

结合Ollama、Llama 3、Langchain和Milvus，可以创建一个处理大量数据集并快速响应的本地问答系统。文章还推荐了一本关于LangChain编程的书籍，以及提供了过往相关主题的文章回顾。