借助阿里百炼大模型Qwen2.5低代码快速构建RAG应用

借助阿里百炼大模型Qwen2.5低代码快速构建RAG应用

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使用阿里百炼Qwen2.5低代码平台可以快速搭建RAG应用，提高开发效率。


使用阿里百炼大模型Qwen2.5，通过低代码平台快速构建RAG应用，提升开发效率，简化复杂流程。

借助阿里百炼大模型Qwen2.5，可以快速构建RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用。通过低代码平台，用户只需简单配置数据源、模型参数和业务逻辑，即可实现高效的检索与生成任务。Qwen2.5的强大语言理解能力结合检索模块，能够从海量数据中精准提取信息，并生成高质量的回答，大幅降低开发门槛，提升应用构建效率。

使用阿里百炼Qwen2.5低代码平台，可以快速搭建RAG应用，提高开发效率。

要借助阿里百炼大模型Qwen2.5低代码快速构建RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用，可以按照以下步骤进行：

1. 环境准备

首先，确保你已经安装了必要的Python库，包括transformers和torch。你可以通过以下命令安装：

pip install transformers torch

2. 加载Qwen2.5模型

使用transformers库加载Qwen2.5模型和对应的分词器：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen2.5"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

3. 构建检索模块

RAG应用的核心是结合检索和生成。你可以使用一个简单的检索模块，比如基于BM25的检索器，来获取相关的文档片段：

from rank_bm25 import BM25Okapi

# 假设你有一个文档集合
documents = ["文档1内容", "文档2内容", "文档3内容"]

# 构建BM25检索器
tokenized_docs = [doc.split(" ") for doc in documents]
bm25 = BM25Okapi(tokenized_docs)

def retrieve_documents(query, top_k=3):
    tokenized_query = query.split(" ")
    scores = bm25.get_scores(tokenized_query)
    top_doc_indices = scores.argsort()[-top_k:][::-1]
    return [documents[i] for i in top_doc_indices]

4. 结合生成模型

将检索到的文档片段与用户查询结合，输入到Qwen2.5模型中进行生成：

def generate_response(query):
    # 检索相关文档
    retrieved_docs = retrieve_documents(query)
    
    # 将查询和检索到的文档拼接
    context = "\n".join(retrieved_docs)
    input_text = f"Context: {context}\nQuery: {query}\nAnswer:"
    
    # 生成回答
    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    
    return response

5. 测试应用

最后，你可以测试一下你的RAG应用：

query = "什么是人工智能？"
response = generate_response(query)
print(response)

6. 部署

你可以将这个应用部署为一个简单的API服务，或者集成到现有的应用中。

通过以上步骤，你可以快速构建一个基于Qwen2.5的RAG应用。

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