🧺 RAGstack
在您的 VPC 内部署私有 ChatGPT 替代方案。将其连接到您组织的知识库,并将其用作企业智囊团。支持开源 LLM,如 Llama 2、Falcon 和 GPT4All。
**检索增强生成(RAG)**是一种技术,通过从其他系统检索信息并通过提示将其插入到 LLM 的上下文窗口中来增强大型语言模型(LLM)的能力。这为 LLM 提供了超出其训练数据的信息,这对几乎所有企业用例都是必要的。例如包括来自当前网页的数据、来自 Confluence 或 Salesforce 等 SaaS 应用的数据,以及来自销售合同和 PDF 等文档的数据。
RAG 比微调模型效果更好,因为它更便宜、更快,而且更可靠,因为每个响应都提供了信息来源。
RAGstack 为检索增强生成部署以下资源:
开源 LLM
-
GPT4All:在本地运行时,RAGstack 将下载并部署 Nomic AI 的 gpt4all 模型,该模型可在消费级 CPU 上运行。
-
Falcon-7b:在云端,RAGstack 将技术创新研究所的 falcon-7b 模型部署到启用 GPU 的 GKE 集群上。
-
LLama 2:在云端,RAGstack 还可以将 Meta 的 Llama 2 模型的 7B 参数版本部署到启用 GPU 的 GKE 集群上。
向量数据库
- Qdrant:Qdrant 是用 Rust 编写的开源向量数据库,因此它具有高性能且可自托管。
服务器 + UI
简单的服务器和 UI,可处理 PDF 上传,让您可以使用 Qdrant 和所选的开源 LLM 与 PDF 进行对话。
本地运行
- 将
ragstack-ui/local.env
复制到ragstack-ui/.env
- 将
server/example.env
复制到server/.env
- 在
server/.env
中,将YOUR_SUPABASE_URL
替换为您的 supabase 项目 URL,将YOUR_SUPABASE_KEY
替换为您的 supabase 密钥 API 密钥。在ragstack-ui/.env
中,将YOUR_SUPABASE_URL
替换为您的 supabase 项目 URL,将YOUR_SUPABASE_PUBLIC_KEY
替换为您的 supabase 公共 API 密钥。您可以在 supabase 仪表板的 Settings > API 下找到这些值 - 在 Supabase 中,创建一个名为
ragstack_users
的表,包含以下列:列名 类型 id uuid app_id uuid secret_key uuid email text avatar_url text full_name text
如果添加了行级安全性,请确保插入和选择的 WITH CHECK
表达式为 (auth.uid() = id)
。
- 运行
scripts/local/run-dev
。这将下载 ggml-gpt4all-j-v1.3-groovy.bin 到server/llm/local/
并在本地运行服务器、LLM 和 Qdrant 向量数据库。
当您看到以下消息时,所有服务将准备就绪:
INFO: Application startup complete.
部署到 Google Cloud
要使用在 GPU 上运行的 Falcon-7B
将 RAG 堆栈部署到您自己的 Google Cloud 实例,请执行以下步骤:
- 运行
scripts/gcp/deploy-gcp.sh
。这将提示您输入 GCP 项目 ID、服务账号密钥文件和区域以及其他一些参数(模型、HuggingFace 令牌等)。 - 如果在
Falcon-7B
部署步骤出现错误,请运行以下命令,然后再次运行scripts/gcp/deploy-gcp.sh
:
gcloud config set compute/zone YOUR-REGION-HERE
gcloud container clusters get-credentials gpu-cluster
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators/master/nvidia-driver-installer/cos/daemonset-preloaded.yaml
部署脚本是使用 Terraform 实现的。
- 您可以通过在
ragstack-ui
中创建一个.env
文件并将VITE_SERVER_URL
设置为 Google Cloud Run 中ragstack-server
实例的 URL 来运行前端。
部署到 AWS
要使用在 GPU 上运行的 Falcon-7B
将 RAG 堆栈部署到您自己的 AWS EC2 实例(使用 ECS),请执行以下步骤:
- 运行
scripts/aws/deploy-aws.sh
。这将提示您输入 AWS 凭证以及其他一些参数(模型、HuggingFace 令牌等)。
部署脚本是使用 Terraform 实现的。
- 您可以通过在
ragstack-ui
中创建一个.env
文件并将VITE_SERVER_URL
设置为 ALB 实例的 URL 来运行前端。
部署到 Azure
要使用在 GPU 上运行的 Falcon-7B
将 RAG 堆栈部署到您自己的 AKS,请执行以下步骤:
- 运行
./azure/deploy-aks.sh
。这将提示您输入 AKS 订阅以及其他一些参数(模型、HuggingFace 令牌等)。
部署脚本是使用 Terraform 实现的。
- 您可以通过在
ragstack-ui
中创建一个.env
文件并将VITE_SERVER_URL
设置为 AKS 中ragstack-server
服务的 URL 来运行前端。
请注意,此 AKS 部署使用的节点池配备了 NVIDIA Tesla T4 加速器,并非所有订阅都可用
路线图
- ✅ GPT4all 支持
- ✅ Falcon-7b 支持
- ✅ 在 GCP 上部署
- ✅ 在 AWS 上部署
- ✅ 在 Azure 上部署
- 🚧 Llama-2-40b 支持
致谢
容器化 Falcon 7B 的代码来自 Het Trivedi 的教程仓库。查看他关于如何将 Falcon 容器化的 Medium 文章在此!