基于Llama3，为本地文件创建生成式AI搜索引擎

摘要 - 开源生成式搜索引擎集成Llama 3模型

概述：本文介绍了一款开源集成Llama 3模型的生成式搜索引擎，它通过语义搜索技术和生成式人工智能相结合，实现了针对本地文件的检索增强生成（RAG）流程。这款搜索引擎基于微软Copilot等工具，旨在推动技术共享与创新。

1. 系统设计

构建本地生成式搜索引擎需要内容索引系统、语言模型和用户界面三个核心组件。索引系统负责存储和搜索本地文件内容，语言模型则生成答案并标注引用文档，用户界面提供直观的操作界面。系统架构利用Qdrant作为向量存储，Streamlit用于用户界面，Llama 3通过Nvidia NIM API或HuggingFace提供服务，文档分块则由Langchain完成。

2. 语义索引

语义索引通过向量存储解决方案Qdrant构建，以分析文件内容与查询之间的相似度。通过pip命令安装Qdrant客户端，初始化时设定向量化方法和度量标准。文档向量搜索中，面对非对称搜索问题，选用了针对MSMARCO数据集进行过微调的模型，该模型基于BERT架构并针对点积相似性度量进行了特别优化。文档分块使用LangChain的内置分块工具完成。

3. 生成式搜索API

利用FastAPI框架搭建Web服务，连接到Qdrant客户端索引并使用Llama 3模型生成答案。API通过包含系统提示消息的提示模板，引导模型生成答案，并对使用的文档进行引用。API能够进行语义搜索和生成答案，根据需要选择使用NVIDIA NIM API或本地部署的Llama 3模型。

4. 简单的用户界面

采用Streamlit构建的用户界面简洁明了，包括查询输入框、搜索按钮、结果展示区和文档列表。用户界面通过简单的交互，实现了对本地文件的智能查询和信息获取。

5. 结语

通过融合Qdrant的语义搜索技术与生成式人工智能，构建了一个高效的本地文件搜索引擎。整个项目代码约300行，用户可根据需求选择不同参数规模的Llama 3模型，实现稳定运行和出色性能。

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文章来源：

AI科技论谈

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