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langchain+本地embedding模型+milvus实现RAG

news 2025/7/26 7:33:31

继上一篇langchain+免费大模型api快速部署服务_langchain 免费模型-CSDN博客

环境

centos7、docker26、python310

部署本地embedding大模型

1、从魔塔社区拉取模型文件

ModelScope - 模型列表页

注意：git下载需要安装git-lfs才能下载大文件，步骤如下

添加Git LFS软件仓库
curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.rpm.sh | sudo bash
‌安装Git LFS包
sudo yum install git-lfs
‌初始化Git LFS
git lfs install
安装完成后会显示"Git LFS initialized"提示‌

2、模型应用

from langchain.embeddings import HuggingFaceBgeEmbeddings
# 加载本地模型（替换为你的实际路径）
model_path = "/modelscope/hub/bge-large-zh-v1.5"
model_kwargs = {'device': 'cpu'}
encode_kwargs = {'normalize_embeddings': True} # set True to compute cosine similarity
embedding_model = HuggingFaceBgeEmbeddings(model_name=model_path,model_kwargs=model_kwargs,encode_kwargs=encode_kwargs,
)
# print(embedding_model.embed_query('你好'))

部署向量数据库milvus

参考文档

Run Milvus in Docker (Linux) | Milvus Documentation

python调用

from pymilvus import connections
from langchain_community.vectorstores import Milvus
# 建立Milvus连接
milvus_host = "localhost"
milvus_port = "19530"
conn = connections.connect("default", host=milvus_host, port=milvus_port)
# 初始化一个Milvus向量数据库
collection_name="text_splits"
metric_type="COSINE"#默认是L2
vector_db = Milvus(embedding_function=embedding_model,collection_name=collection_name,connection_args={"host": milvus_host, "port": milvus_port},index_params={"metric_type": metric_type},text_field="text",auto_id=True,
)

注意：Milvus中可以通过设置index_params的metric_type来控制相似度的计算方式，默认是L2；并不是设置了'normalize_embeddings': True，相似度计算就会采用cosine，需要显示指明

输出文档相似度分数

参考文档

如何为检索结果添加分数 | LangChain中文网

代码实现

# 创建RAG链
search_params = {"metric_type": "COSINE",  # 使用余弦相似度（适用于归一化向量）"params": {"nprobe": 10}  # 调整nprobe值以平衡速度和精度
}@chain
def retriever(query: str) -> List[Document]:docs, scores = zip(*vector_db.similarity_search_with_score(query, k=3, param=search_params))# 将分数添加到文档的元数据中for doc, score in zip(docs, scores):doc.metadata["score"] = scorereturn docsqa_chain = ({"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}| PROMPT| chat_model
)
# 获取检索结果
retrieved_docs = retriever.invoke("分析2024年广东三次产业分别的情况怎么样？")
# 打印文档内容和分数
for doc in retrieved_docs:print(f"内容: {doc.page_content[:100]}\n分数: {doc.metadata['score']}\n{'='*50}")