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入门大模型？着手你的第一个llms项目——MetaSearch

·2415 字·5 分钟
AI 深度学习 大模型
作者
马斯陶
前TGUCSDN社团主席 现北邮深度学习开发者
目录

前言

平时你在学习大模型的时候，是否感觉学习路径不清晰、无从下手，不知道该学什么，也不知道该按照什么规范搭建一个大模型项目？ 快来试试MetaSearch！这是我们新开源的一个deepsearch方案，快来学习大模型搭建你自己的专属deepsearch深度研究知识库！ MetaSearch帮助你学习如何搭建一套先进的深度检索增强生成系统，构建你自己的专业知识库问答助手。

同时这也是一个教学项目，本项目的架构设计、代码实现规范均遵从开源社区的最佳实践，帮助你深入理解RAG技术的核心原理的同时规范大语言模型项目的构建思路。我们还准备好了技术报告、代码导读，适合新手入门。

Features：

  • 🧩 规范化LLM系统开发：学习如何按照社区通用规范，构建一个大语言模型项目
  • 🔄 深度迭代检索 - 实现与目前行业最优表现持平的RAG算法
  • 🎛 多模态检索融合 - 深度向量检索、关键词检索和知识图谱检索
  • 📊 生产级实践 - 项目代码编写规范：配置管理到日志系统的工程化实现

访问项目官网：https://marstaos.github.io/MetaSearch/

请前往GitHub给项目上星或者PR：https://github.com/marstaos/MetaSearch

欢迎fork和PR！后续可能会安排项目作者回学校现场教学，记得提前点上star哦~

MetaSearch代码导读

MetaSearch的代码结构清晰、注释完整，非常适合学习现代大模型应用开发。这份代码导读帮助你快速理解项目架构和核心实现。

1. 项目整体结构

MetaSearch采用模块化设计，主要包含以下目录结构：

MetaSearch/
├── config/           # 配置文件
├── deepsearch/       # 核心代码
│   ├── indexing/     # 索引相关代码
│   ├── llm/          # LLM接口
│   ├── preprocessing/# 预处理代码
│   ├── rag/          # RAG实现
│   ├── retrieval/    # 检索相关代码
│   └── utils/        # 工具函数
├── scripts/          # 脚本工具
├── app.py            # 应用入口

2. 核心模块详解

2.1 配置系统 (config/)

配置文件采用YAML格式，集中管理所有参数，便于调整和实验：

# 模型配置、路径配置、检索参数等
models:
  embedding: {...}
  reranker: {...}
  llm: {...}

学习要点：了解如何使用YAML进行配置管理，以及如何在代码中加载和使用配置。

2.2 预处理模块 (deepsearch/preprocessing/)

负责文档的加载、分块和初步处理：

  • document.py: 实现文档分块、生成摘要等功能
  • 文本分块采用固定大小+重叠的策略

学习要点：了解文档预处理的基本流程，特别是如何将长文本分割成适合检索的小块。

2.3 索引模块 (deepsearch/indexing/)

实现了三种不同的索引方式：

  • vector_index.py: 向量索引，使用FAISS库实现高效相似度搜索
  • tfidf_index.py: 关键词索引，基于TF-IDF算法
  • kg_index.py: 知识图谱索引，基于实体关系

每个索引模块都包含两个主要类：

  • XXXIndexBuilder: 负责构建索引
  • XXXRetriever: 负责检索

学习要点：理解不同索引方式的原理和实现，以及如何结合多种索引提高检索效果。

2.4 检索模块 (deepsearch/retrieval/)

  • searcher.py: 实现了CombinedSearcher类，融合多种检索方式
  • ranker.py: 实现了ReRanker类，对检索结果进行重排序

学习要点：学习如何结合多种检索结果，以及如何使用重排序提高检索质量。

2.5 LLM接口 (deepsearch/llm/)

  • model.py: 实现了LLM的工厂类和接口封装
    • LLMFactory: 创建不同类型的LLM（API或本地）
    • LocalLLM: 本地模型的封装

学习要点：了解如何封装和统一不同来源的LLM接口，实现可替换的模型层。

2.6 RAG核心实现 (deepsearch/rag/)

  • deep_rag.py: 实现了深度迭代检索的核心逻辑
  • query_expander.py: 实现查询扩展，生成子查询

学习要点：这是项目的核心部分，重点理解深度迭代检索的实现逻辑和信息增长率的计算方式。

3. 工作流程解析

3.1 文档处理流程 

# 1. 加载文档
# 2. 分割成chunks
# 3. 为每个chunk生成摘要
# 4. 保存处理结果

3.2 索引构建流程 

# 1. 加载chunks
# 2. 构建向量索引
# 3. 构建TF-IDF索引
# 4. 构建知识图谱索引

3.3 查询处理流程 

# 1. 接收用户查询
# 2. 执行初始检索
# 3. 生成子查询
# 4. 执行多轮迭代检索
# 5. 计算信息增长率，决定是否继续
# 6. 生成最终回答

4. 关键算法详解

4.1 深度迭代检索算法

深度迭代检索是MetaSearch的核心创新，其基本流程为：

  1. 对原始查询执行标准RAG
  2. 基于检索结果生成多个子查询
  3. 对每个子查询执行检索
  4. 计算信息增长率，决定是否继续迭代
  5. 合并所有检索结果，生成最终回答

关键代码位于deepsearch/rag/deep_rag.py中的answer方法。

4.2 查询扩展算法

查询扩展是深度迭代检索的关键环节，通过LLM生成多个相关子查询，探索更广泛的知识空间：

  1. 分析当前查询和回答
  2. 生成候选子查询
  3. 对子查询进行评分和筛选
  4. 返回最相关的子查询

关键代码位于deepsearch/rag/query_expander.py中的extend_query和generate_subquery方法。

4.3 多样性重排序算法

为了避免检索结果的冗余，系统使用MMR(Maximal Marginal Relevance)算法在相关性和多样性之间取得平衡：

  1. 计算查询与文档的相关性得分
  2. 计算文档之间的相似度
  3. 综合考虑相关性和多样性进行排序

关键代码位于deepsearch/retrieval/ranker.py中的rerank_with_mmr方法。

5. 学习路径建议

5.1 初学者路径

  1. 首先运行完整系统，体验功能
  2. 阅读app.py了解系统初始化和工作流程
  3. 学习preprocessing模块，了解文档处理
  4. 学习indexing模块中的一种索引实现（建议从vector_index.py开始）
  5. 学习llm模块，了解大模型接口

5.2 进阶学习路径

  1. 深入学习rag模块，特别是深度迭代检索的实现
  2. 学习retrieval模块中的重排序算法
  3. 比较不同索引方式的实现和效果
  4. 尝试修改配置参数，观察系统行为变化
  5. 尝试扩展系统，添加新的索引方式或改进算法

6. 常见问题解答

  1. 为什么需要多种索引方式？

    • 不同索引方式有各自优势，向量索引擅长语义相似性，关键词索引擅长精确匹配，知识图谱索引擅长实体关系

  2. 信息增长率如何计算？

    • 新发现文档数量与已知文档数量的比值，用于判断是否继续迭代

  3. 如何调整系统平衡效率和效果？

    • 主要通过配置文件调整参数，如迭代次数、候选数量等

  4. 如何扩展支持新的文档类型？

    • 在preprocessing模块中添加新的文档处理函数

祝你学习愉快！