基于量化大模型的原神书目问答工程 (由 LangChain Haystack ChatGLM Mistral OLlama 构造)
《原神》 是由米哈游（miHoYo）开发、出品在大陆**和全球市场上由 HoYoverse发布的动作角色玩家游戏，其环境采用了动画风格的开放世界设计， 战斗系统基于元素魔法和角色换位。
在游戏中描述了部分背景设定，可以参考书籍。
让我们看一下。（下面的66本书是本项目包含的）
本项目是一个尝试构建基于不同大模型的中文问答系统，采用RAG（Retrieval Augmented Generation）架构。
- 1、该项目中测试了包含 Mistral-7B、chatglm3-6b、Qwen-7B 三种开源大模型在原神书目中的检索问答能力。
- 2、标注了一些问题数据用于微调检索系统的文本召回能力，微调Embedding，得到微调后的模型。
- 3、标注了一些文本分类数据，微调分类模型对于召回内容进行质量过滤及排序，重新组织召回知识。
- 4、嵌入实体识别功能得到问题主要实体。
- 5、工程在知识搜索主体结构和提示词相对同一的前提下，兼具对Hugginhgface开源Api、chatglm.cpp、llama.cpp、ollama 四种主流LLM支持端框架的通用性，使得模型在大模型端的插入与扩展相对方便。
- 6、比较了不同大模型在执行此任务时的优势，并给出一些对于相同问题的结果，便于查找比较。
- 7、提供了webui进行调用。
- 8、项目基于量化加速后的CPP文件形式，保证例子可以在10GB显存下的计算环境下相对高效地稳定运行。
| 名称 | HuggingFace空间链接 |
|---|---|
| Genshin Impact Book QA Haystack Demo 📈 | https://huggingface.co/spaces/svjack/genshin-impact-bookqa-haystack |
该Demo使用Huggingface InferenceApi调用mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2来执行问答任务。 因为底层模型不是针对中文的但具有比大多数低于10B模型更好的推理能力。您可以视为免费预览版。
在概念上，这个项目可以分为两部分，Basic_Part和LLM_Part。
pip install -r basic_requirements.txt- LLM_Part是您需要选择安装的模块之一：HayStack chatglm.cpp
llama-cpp-python ollama
以下是各种LLM repo类型及其安装和运行命令
| LLM 工程名称 | LLM 模型 | Linux安装命令 | 运行Gradio Demo命令 (访问 127.0.0.1:7860) |
|---|---|---|---|
| HayStack | Mistral-7B (基于 huggingface inference) | pip install -r basic_requirements.txt && pip install haystack-ai==2.0.0b5 | python haystack_bookqa_gradio.py |
| llama-cpp-python | Mistral-7B (基于 llama-cpp) | pip install -r basic_requirements.txt && pip install llama-cpp-python==0.2.55 | python mistral_bookqa_gradio.py |
| chatglm.cpp | chatglm3-6b | pip install -r basic_requirements.txt && pip install chatglm-cpp==0.3.1 | python chatglm_bookqa_gradio.py |
| ollama | Qwen-7B | pip install -r basic_requirements.txt && wget https://ollama.com/install.sh && sh ./install.sh && pip install ollama==0.1.6 && sudo systemctl start ollama | python ollama_qwen7b_bookqa_gradio.py |
在Haystack例子中, 将会使用环境变量HF_READ_TOKEN作为 Huggingface Api Token, 你可以在脚本中手动设定此变量。
HF_TOKEN = os.environ.get("HF_READ_TOKEN")haystack_demo.mp4
mistral_demo.mp4
chatglm3_6b_demo.mp4
qwen_7b_demo.mp4
下面是两个问题在不同模型上的运行结果
| Question | HayStack | Mistral | ChatGLM-6B | QWen-7B | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 岩王帝君是一个什么样的人？ | 岩王帝君是一位古老的神明，在古代中被广泛敬仰和信仰。他是公正、决断、冷酷无私的神明，处事公正，决断无情，但缺乏凡人应有的感情。他的法度能保证交易公平、生活安全有序，同时从信仰中强化着自己的存在和力量。但即使是神，也无法左右凡人的信仰和质疑。即使是公道的守护神，也无法将规则钉入每个人心底。在某个女人来到他的工坊要求雕刻真实的岩王肖像的条件下，他闭门雕琢了三日，最终成形了一方玉牌上的岩王肖像。 | 岩王帝君是一位古老而强大的神明之一，在璃月地区拥有重大影响力。他曾经有过仙兽作战，战斗结束后，仙兽失去了在神战中守护凡人的意义，便选择隐居而生。有些仙兽仍然渴望守护璃月，向岩王帝君祈求将肉身化作永恒的磐岩，被允许成实。在璃月历史中，霓裳花被视为岩王帝君的象征之一，同时也是璃月人日常生活中常见到的物品之一，用于加工绸段和制香膏等用途。在璃月历史中也有传说，有一块星星坠落造成了璃月地区的巨渊和美玉金石，而一小块星碎在群岩中落下，被称为「遁玉陵」，这个古老遗迹中有许多古老残垣，传说名字「遁玉」意味着「美玉遁逃之处」。在璃月港西北方有一位名叫玉匠的人，他喜欢以令人意想不到的方式完成委托，如果客人要求他雕刻一张岩神肖像，他可能会雕刻出一只野猪或者其他奇怪形状。玉匠曾经遇到了一位女人，她要求他雕刻出真实的岩神肖像，否则她不会付钱。玉匠约定了三日之内完成任务。第一天玉匠与好友宴饮阔论，拒绝任何委托；第二天玉匠出门登山访玉；第三天玉匠才开始闭门雕琢璞玉，直到深夜才完成任务。 | 岩王帝君是一个神秘的人物，他的形象在无数的故事传说中得以展现。他订立规则与契约，却不强迫凡人以权威的完美模板生活。他深知规则与契约仅是手段而非目的，真正的平衡与隽永在于每一个人的觉醒与抉择。他有着深不可测的力量和智慧，同时也是一个善良和宽容的人。虽然关于岩王帝君的具体形象和故事很多，但我们无法确定他的真实身份和特点。只能从这些传说中了解到他的一些特点和品质。 | 岩王帝君不仅是提瓦特大地的**者，也被他的子民纪念、崇拜，甚至爱戴。这表明他可能有着慈祥和被尊敬的一面，同时也显示了他的威严和**地位。 |
| 2 | 灵光颂的内容是什么样的？ | 灵光颂的内容是一种诗歌，它描述了那伽朱那呀（Bodhisattva Avalokitesvara）得到万种灵光的帮助，并使用这些灵光保护大地、洁净人们、开辟道路给善灵、滋养花海的善灵等。它们无论是在悲怨的河流中逆渡，还是面对天外漆黑的阴霾，都能保护住自己。这种灵光永恒地指引人们上升道路。 | 这首诗称为"灵光颂"，内容描述了一位人类或是其他实体，得到了万种灵光的帮助，已经超越了死亡，洁净了高天的渊薮，洗净了无罪之人的罪孽，在大地中蕴藏了一切业种。这位实体在世间的荣耀只是种子现行的幻象，但它已经逆渡悲怨的河流，渴饮甘露，为善灵开辟道路，使智慧的慈光普照四方。它得到了万种灵光的保护，滋养着花海的善灵，它们在渴望洁净的心中，即使天外漆黑的阴霾出现也无法侵蚀它们的身形。 | 灵光颂的内容主要是描述了灵光的力量和作用，以及它对人类和自然的祝福和保护。其中提到了灵光洗净亡者的罪孽，帮助人们超度到无悲苦的净土；灵光也洁净高天的渊薮，使污泥退去，慑服于正法；灵光将指引人们上升的道路。灵光还滋养着花海的善灵，保护着草木之神的末裔和百战劫余的勇士，使它们身形不受天外漆黑阴霾的侵蚀。 | 灵光颂的内容主要是对灵光的歌颂和祈求。诗中描述了得助于万种灵光的人物已经超度尘土，洗净罪孽，往生净土。同时，诗中还描绘了在黑暗中逆流而上的形象，以及他们对于善灵开辟道路，智慧慈光普照四方的作用。总的来说，灵光颂的内容充满积极向上、追求真理和智慧的意涵。 |
更多的比较结果可以在下面的文件中查看 compare_resuilt
建议在GPU上运行演示（10GB GPU显存足够，由于工程结构，有GPU加速要求, 所有的例子均在 GTX 1080Ti 及 GTX 3060 上测试通过）
| 名称 | 类型 | HuggingFace数据集链接 |
|---|---|---|
| svjack/genshin_book_chunks_with_qa_sp | 《原神》图书内容 | https://huggingface.co/datasets/svjack/genshin_book_chunks_with_qa_sp |
| svjack/bge_small_book_chunks_prebuld | 《原神》图书Embedding | https://huggingface.co/datasets/svjack/bge_small_book_chunks_prebuld |
| 名称 | 类型 | HuggingFace模型链接 |
|---|---|---|
| svjack/bge-small-book-qa | Embedding模型 | https://huggingface.co/svjack/bge-small-book-qa |
| svjack/setfit_info_cls | 文本分类器 | https://huggingface.co/svjack/setfit_info_cls |
| 名称 | 类型 | HuggingFace模型链接 |
|---|---|---|
| svjack/chatglm3-6b-bin | ChatGLM3-6B 4bit量化 | https://huggingface.co/svjack/chatglm3-6b-bin |
| svjack/mistral-7b | Mistral-7B 4bit量化 | https://huggingface.co/svjack/mistral-7b |
此项目采用传统RAG结构。
- svjack/bge-small-book-qa是召回《原神》图书内容（按 LangChain TextSplitter 分割）的自训练嵌入模型。
- svjack/setfit_info_cls是确定查询与内容相关性的自训练文本分类器。
LLM部分包括四种不同的llm框架：
HayStack chatglm.cpp
llama-cpp-python ollama，
对于embedding所回召的内容执行过滤分类来回答问题。
HayStack llama-cpp-python
和 ollama 都是包含许多不同llm类型的项目。您可以尝试使用不同的llm，并在Gradio脚本中更改模型名称或模型文件。
- 对于理解查询和上下文的能力，建议使用 Huggingface Inference API 中的Mistral-7B或ollama中的Intel/neural-chat。
- 对于中文回答质量的能力，建议使用 ollama中的Qwen-7B或chatglm.cpp中的ChatGLM3-6B。
- 1 我还发布了一个关于原神角色指令模型的项目，使用Lora在LLM上微调（由ChatGLM3-6B-base Chinese-Llama-2-13B构建），尝试为不同的原神角色（大约75个角色）提供指令模型演示
如果您对此感兴趣，请看一下 svjack/Genshin-Impact-Character-Instruction 😊 - 2 使用 Qwen1.5-14B-Chat 的此工程加强版已经发布在 svjack/Genshin-Impact-RAG. 从知识角度，它不仅包含此工程的书目知识还包含了角色的设定的相关知识; 从工程结构的角度， 借助Qwen1.5-14B-Chat更为严格的内容理解能力，其具有比此工程更为简单的结构。而且支持问题通过角色扮演的方式结合角色设定进行回答 😊
svjack - https://huggingface.co/svjack - [email protected] - [email protected]
Project Link:https://github.com/svjack/Genshin-Impact-BookQA-LLM
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