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Cookbook/cn/ecosystem/基于LlamaIndex和Yi-large构建智能问答系统.md

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+# 「Yi x LlamaIndex」基于LlamaIndex和Yi-large构建融合网络与本地知识的智能问答系统
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+## 1. 引言
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+在人工智能迅猛发展的今天，大语言模型(LLM)已成为众多应用的核心。然而，LLM 也面临诸如信息可能过时、缺乏专业领域深度知识等挑战。为应对这些问题，检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术应运而生。
+
+RAG 通过在生成答案前从知识库中检索相关信息，并利用这些信息指导生成过程，显著提升了内容的准确性和相关性。本文将详细介绍如何利用 LlamaIndex 和 Yi-large 模型构建一个融合网络文档和本地知识库的智能问答系统。
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+## 2. 核心技术栈
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+### 2.1 Yi-large 模型
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+Yi-large 是由 01.AI 开发的先进大型语言模型，具备强大的自然语言理解和生成能力。它能处理各种复杂的语言任务，为我们的 RAG 系统提供可靠的基础。
+
+### 2.2 LlamaIndex 框架
+
+LlamaIndex 是一个专为 LLM 应用设计的强大数据框架。它提供了丰富的工具和抽象，极大简化了 RAG 系统的构建过程。LlamaIndex 支持多种数据源接入、高效索引构建和查询优化，是实现我们目标的理想选择。
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+### 2.3 BGE Embedding
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+BGE (BAAI General Embedding) 是由智源研究院(BAAI)开发的通用文本嵌入模型。在本项目中，我们采用 BGE-base-en-v1.5 作为嵌入模型，它能将文本转换为高质量的向量表示，为后续的相似度检索奠定坚实基础。
+
+## 3. 环境配置与依赖安装
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+首先，我们需要安装必要的依赖库。打开终端，执行以下命令：
+
+```shell
+pip install llama-index
+pip install llama-index-llms-yi
+pip install llama-index-core llama-index-readers-file llama-index-embeddings-huggingface
+```
+
+## 4. 系统实现步骤
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+让我们按照以下步骤来实现这个智能问答系统：
+
+### 4.1 导入必要模块
+
+```python
+from llama_index.llms.yi import Yi
+from llama_index.readers.web import SimpleWebPageReader
+from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
+from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings
+```
+
+### 4.2 配置 Yi-large 模型和 BGE 嵌入
+
+```python
+llm = Yi(model="yi-large", api_key="your_api_key")
+Settings.llm = llm
+Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding(
+    model_name="BAAI/bge-base-en-v1.5"
+)
+```
+
+注意：需要从 [01.AI 平台](https://platform.lingyiwanwu.com/) 获取 API 密钥。
+
+### 4.3 加载网络文档和本地知识库
+
+```python
+documents_web = SimpleWebPageReader(html_to_text=True).load_data(
+    ["https://docs.llamaindex.ai/en/stable/use_cases/q_and_a/"]
+)
+documents_loc = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
+documents = documents_web + documents_loc
+```
+
+### 4.4 构建索引和查询引擎
+
+```python
+index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
+query_engine = index.as_query_engine()
+```
+
+### 4.5 实现交互式问答循环
+
+```python
+while True:
+    user_input = input("User>> ")
+    response = query_engine.query(user_input)
+    print('Yi-large>>', response)
+```
+
+### 4.6 我们来测试一下
+
+```shell
+uesr>>Can llama-index query data in SQL and CSV?
+```
+```shell
+
+Yi-large>> Yes, llama-index can query data in SQL and CSV formats.
+It supports text-to-SQL operations for querying SQL databases and 
+text-to-Pandas operations for working with CSV files. This allows 
+users to interact with structured data sources using natural language
+queries, making it easier to extract information from these types of data.
+```
+```shell
+uesr>>I want to use the Yi-large model in python, what code do I need?
+```
+```shell
+Yi-large>> To use the Yi-large model in Python, you can use the following code as a guide. This code snippet demonstrates how to set up the OpenAI SDK to work with the Yi-large model:
+
+```python
+import openai
+from openai import OpenAI
+
+API_BASE = "https://api.01.ai/v1"
+API_KEY = "your key"
+
+client = OpenAI(
+    api_key=API_KEY,
+    base_url=API_BASE
+)
+
+completion = client.chat.completions.create(
+    model="yi-large",
+    messages=[{"role": "user", "content": "Hi, who are you?"}]
+)
+
+print(completion)
+Make sure to replace `"your key"` with your actual api key. This code will send a request to the Yi-large model with the message "Hi, who are you?" and print the response.
+
+```
+
+## 5. 系统特点与优势
+
+1. **知识融合**：通过同时接入网络文档和本地知识库，系统可利用更广泛、更新的信息源。
+2. **高效检索**：利用 LlamaIndex框架优势和BGE 嵌入模型和向量索引，实现快速、精准的相关信息定位。
+3. **强大生成能力**：Yi-large 模型确保了高质量的自然语言理解和生成。
+4. **灵活扩展性**：基于 LlamaIndex 框架，系统易于扩展和定制，可根据需求添加更多功能。
+5. **实时更新**：通过网络文档的动态加载，系统可以获取最新信息，保持知识的时效性。
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+## 6. 应用场景
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+- **客户服务**：快速回答客户询问，提供准确、最新的产品信息。
+- **教育辅助**：结合教材内容和网络资源，为学生提供全面的学习支持。
+- **研究助手**：整合学术文献和最新研究进展，辅助研究人员进行文献综述。
+- **技术支持**：融合产品文档和在线论坛信息，为用户提供全面的技术解答。
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+
+## 7. 结语
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+通过结合 LlamaIndex、Yi-large 和 BGE 嵌入，我们构建了一个强大的 RAG 系统，能够无缝融合网络和本地知识，为用户提供准确、相关的回答。这种方法不仅显著提高了回答质量，还大大增强了系统的适应性和可扩展性。
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+在实际应用中，开发者可以根据具体需求调整知识源、优化检索策略，甚至集成更多外部工具，打造更加智能和专业的问答助手。随着技术的不断进步，我们相信这样的系统将在各个领域发挥越来越重要的作用，为人类的知识获取和决策提供有力支持。
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