使用LangChain、Amazon Bedrock Titan文本和嵌入技术，以及OpenSearch向量引擎进行RAG

这个示例代码库提供了一个使用RAG（检索增强生成）方法的示例代码，该方法依赖于Amazon Bedrock的Titan Embeddings Generation 1 (G1)大型语言模型(LLM)来创建文本嵌入，这些嵌入将存储在支持向量引擎的Amazon OpenSearch中，以协助提示工程任务，从而获得LLM更准确的响应。

在成功将嵌入加载到OpenSearch后，我们将使用LangChain开始查询我们的LLM。我们将提出问题，并检索相似的嵌入以获得更准确的提示。

您可以使用--bedrock-model-id参数，无缝选择Amazon Bedrock中可用的基础模型之一，默认为Anthropic Claude v2，也可以替换为任何其他模型提供商的任何其他模型，以选择您最佳性能的基础模型。

Anthropic:

• Claude v2 python ./ask-bedrock-with-rag.py --ask "AI将如何改变我们的日常生活？"
• Claude v1.3 python ./ask-bedrock-with-rag.py --bedrock-model-id anthropic.claude-v1 --ask "AI将如何改变我们的日常生活？"
• Claude Instance v1.2 python ./ask-bedrock-with-rag.py --bedrock-model-id anthropic.claude-instant-v1 --ask "AI将如何改变我们的日常生活？"

AI21 Labs:

• Jurassic-2 Ultra python ./ask-bedrock-with-rag.py --bedrock-model-id ai21.j2-ultra-v1 --ask "AI将如何改变我们的日常生活？"
• Jurassic-2 Mid python ./ask-bedrock-with-rag.py --bedrock-model-id ai21.j2-mid-v1 --ask "AI将如何改变我们的日常生活？"

前提条件

1. 这在Python 3.11.4上进行了测试

2. 建议在干净的环境中工作，使用virtualenv或任何其他虚拟环境管理器。

   pip install virtualenv
   python -m virtualenv venv
   source ./venv/bin/activate

3. 安装依赖项 pip install -r requirements.txt

4. 安装terraform以创建OpenSearch集群

   brew tap hashicorp/tap
   brew install hashicorp/tap/terraform

5. 转到模型访问页面并启用您想要使用的基础模型。

使用此示例代码的步骤

1. 首先，我们将使用Terraform启动一个OpenSearch集群。

   cd ./terraform
   terraform init
   terraform apply -auto-approve

   此集群配置仅用于测试目的，因为其端点是公开的，以简化此示例代码的使用。

2. 现在我们有了一个支持向量引擎的运行中的OpenSearch集群，我们将开始上传将帮助我们进行提示工程的数据。对于这个示例，我们将使用来自Hugging Face的embedding-training-data中的gooaq_pairs数据源，我们将下载它，并调用Titan嵌入来获取文本嵌入，然后将其存储在OpenSearch中以备后续步骤使用。

   python load-data-to-opensearch.py --recreate 1 --early-stop 1

   可选参数：

   • --recreate 用于在OpenSearch中重新创建索引
   • --early-stop 只将100个嵌入文档加载到OpenSearch中
   • --index 使用与默认rag不同的索引
   • --region 如果您不使用默认的us-east-1

3. 现在我们已经将嵌入文本存入了OpenSearch集群，我们可以开始使用RAG查询Amazon Bedrock中的Titan文本LLM模型

   python ask-bedrock-with-rag.py --ask "在这里输入您的问题"

   可选参数：

   • --index 使用与默认rag不同的索引
   • --region 如果您不使用默认的us-east-1
   • --bedrock-model-id 选择不同于Anthropic's Claude v2的模型

清理

cd ./terraform
terraform destroy # 当提示确认时，输入yes，然后按回车。

贡献

有关更多信息，请参阅CONTRIBUTING。

许可

这个库是根据MIT-0许可证授权的。请参阅LICENSE文件。