Создание GPU-ускоренного рабочего процесса Ollama LangChain с RAG-агентами и мониторингом многосессионного чата

Настройка GPU-ускоренной интеграции Ollama и LangChain

В этом руководстве показано, как создать локальный стек больших языковых моделей (LLM) с поддержкой GPU, объединив Ollama и LangChain. Процесс начинается с установки необходимых библиотек, запуска сервера Ollama, загрузки моделей и обертки их в кастомный LangChain LLM. Такая настройка позволяет гибко управлять параметрами генерации, такими как температура, максимальное количество токенов и окно контекста.

Внедрение Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Добавлен слой Retrieval-Augmented Generation, который принимает документы в формате PDF или текст, разбивает их на части и преобразует с помощью Sentence-Transformers для встраивания. Это позволяет системе выдавать обоснованные и контекстно релевантные ответы, улучшая качество выдачи за счет поиска по релевантной информации.

Управление памятью многосессионного чата и интеграция инструментов

Система поддерживает многосессионный чат с управлением памятью, используя буфер или суммарные состояния разговоров. Зарегистрированы инструменты, такие как веб-поиск DuckDuckGo и запросы к RAG, а также создан агент, который разумно решает, когда их вызывать в процессе диалога.

OllamaManager: управление сервером и моделями

Класс OllamaManager автоматизирует установку Ollama, запуск сервера с поддержкой GPU, загрузку и кэширование моделей, вывод списка доступных локальных моделей и корректное завершение работы сервера. Проводятся проверки состояния сервера.

Мониторинг производительности

Класс PerformanceMonitor работает в отдельном потоке, собирая статистику по загрузке CPU, памяти и времени инференса, что помогает оптимизировать использование ресурсов во время работы.

Кастомная обертка Ollama LLM

Класс OllamaLLM оборачивает API Ollama, предоставляя совместимый с LangChain интерфейс. Он отправляет запросы и отслеживает время выполнения для анализа производительности.

Реализация системы RAG

Класс RAGSystem загружает документы, разбивает их на фрагменты, встраивает и хранит в векторном хранилище для похожих поисков. Поддерживает выполнение запросов с выдачей релевантных ответов и метаданных источников.

Управление разговором

ConversationManager поддерживает отдельные сессии чата с буферной или суммарной памятью, обеспечивая персонализированные и контекстно-зависимые диалоги.

Унифицированная система OllamaLangChainSystem

Объединяет все компоненты: устанавливает Ollama, запускает сервер, управляет моделями, инициализирует кастомный LLM, RAG, менеджер разговоров и регистрирует внешние инструменты. Предоставляет методы для общения, запросов RAG, диалогов с агентом, переключения моделей, загрузки документов, получения статистики и очистки.

Демонстрация и интерфейс

В функции main демонстрируется настройка системы, базовый чат, переключение моделей, использование агента и вывод статистики. Предусмотрен интерфейс на Gradio для удобного взаимодействия с чатами, загрузкой документов в RAG и мониторингом производительности.

Данная модульная и расширяемая архитектура служит надежной основой для локального LLM с GPU-ускорением, поддержкой RAG и управлением многосессионным контекстом.