想拥有一个完全属于你，能够离线运行，并且专注于特定领域的个性化ChatGPT吗？本文将带你一步步使用开源工具 Mistral、ChromaDB 和 Gradio，构建一个无需API密钥的 GPTLocal 应用。不再受限于 OpenAI 的限制，让你的大模型应用真正属于你！
1. GPTLocal 的概念与价值：拥抱个性化与自主可控
近年来，大型语言模型（LLM）如 ChatGPT 展现出了强大的能力，但同时也伴随着API调用限制、数据隐私等问题。而 GPTLocal 的概念应运而生，它指的是将大模型部署在本地，利用本地计算资源进行推理，无需依赖外部API。这种方式的核心价值在于：
- 数据安全与隐私保护: 数据存储和处理完全在本地进行，避免了敏感数据泄露的风险，对于需要处理高度机密信息的场景尤为重要。例如，律师事务所可以将法律文档存储在本地，构建一个专门解答法律问题的 GPTLocal。
- 自主可控与定制化: 可以完全掌控模型的行为，根据自身需求进行定制和优化，比如训练特定领域的数据，使其更擅长解决特定问题。一个医疗机构可以训练一个基于医学文献的 GPTLocal，辅助医生进行诊断。
- 离线可用与稳定性: 在没有网络连接的情况下也能正常工作，保证了应用的稳定性和可靠性，尤其适用于网络环境不稳定的场景。例如，野外科考队可以使用 GPTLocal 查询动植物信息，而无需担心网络问题。
- 降低成本: 无需支付昂贵的API调用费用，降低了使用大模型的成本，让更多人能够体验到LLM的强大能力。对于预算有限的初创公司或个人开发者来说，GPTLocal 是一个经济实惠的选择。
2. Mistral: 本地推理的加速引擎
Mistral 是一个轻量级且高性能的开源大语言模型，以其卓越的推理速度和相对较小的模型体积而著称。这意味着即使在配置较低的设备上，也能流畅运行 Mistral，无需昂贵的GPU服务器。与一些需要大量计算资源的模型相比，Mistral 更适合部署在本地。
在本文的示例中，我们将使用 Mistral-7B，它是 Mistral 系列中一个非常受欢迎的模型，拥有70亿参数，在多个基准测试中表现出色。我们可以利用 Ollama 工具，简化 Mistral 的本地部署过程。Ollama 允许你通过简单的命令行指令下载和运行 Mistral，大大降低了使用门槛。
代码示例：
import subprocess
def ask_mistral(prompt):
result = subprocess.run(["ollama", "run", "mistral", prompt],
capture_output=True, text=True)
return result.stdout
response = ask_mistral("介绍一下Mistral-7B模型。")
print(response)
这段代码展示了如何通过 subprocess 模块调用 Ollama 运行 Mistral 模型，并获取模型的输出。
3. ChromaDB: 构建语义检索的知识库
ChromaDB 是一个开源的向量数据库，专门用于存储和检索向量嵌入（embeddings）。向量嵌入是一种将文本、图像等数据转换成数值向量的技术，它能够捕捉数据的语义信息。ChromaDB 允许我们高效地搜索与查询语句在语义上相似的内容，从而实现语义检索。
在 GPTLocal 的构建过程中，ChromaDB 扮演着知识库的角色。我们将自定义的数据集转换成向量嵌入，并存储在 ChromaDB 中。当用户提出问题时，我们会首先利用 ChromaDB 检索与问题相关的知识，然后将这些知识提供给 Mistral，让其生成更准确、更具针对性的答案。这个过程被称为检索增强生成（RAG）。
代码示例：
import chromadb
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# 加载句子转换模型
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
# 创建 ChromaDB 客户端
client = chromadb.PersistentClient(path="chroma_db") # 使用本地文件存储
collection = client.get_or_create_collection("my_knowledge_base")
# 准备数据
texts = ["太阳是恒星", "地球绕着太阳转", "月亮是地球的卫星"]
embeddings = model.encode(texts)
# 将数据添加到 ChromaDB
collection.add(
documents=texts,
embeddings=embeddings,
ids=[f"doc{i}" for i in range(len(texts))]
)
# 查询
query = "地球和太阳的关系"
query_embedding = model.encode([query])
results = collection.query(
query_embeddings=query_embedding,
n_results=2 # 返回最相似的两个结果
)
print(results)
这段代码展示了如何使用 ChromaDB 创建一个知识库，并将一些关于太阳、地球和月亮的事实存储在其中。然后，我们使用一个查询语句 “地球和太阳的关系” 来检索相关的知识。ChromaDB 将返回与查询语句在语义上最相似的文档。
4. Gradio: 打造友好的交互界面
Gradio 是一个 Python 库，用于快速构建机器学习模型的交互界面。它提供了简单易用的API，允许开发者在几行代码内创建一个美观且功能强大的Web应用。在 GPTLocal 的构建过程中，Gradio 负责提供用户与模型交互的界面。
我们可以使用 Gradio 创建一个聊天界面，用户可以在界面上输入问题，然后 GPTLocal 会返回答案。Gradio 还支持多种输入和输出类型，例如文本、图像、音频和视频，这使得我们可以构建各种各样的机器学习应用。
代码示例：
import gradio as gr
def respond(message, chat_history):
# 这里替换成你的 GPTLocal 的推理逻辑
# 例如，调用 ChromaDB 检索相关知识，然后将知识和问题传递给 Mistral
bot_message = "这是 GPTLocal 的回复：" + message # 简单示例
chat_history.append((message, bot_message))
return chat_history
with gr.Blocks() as demo:
chatbot = gr.Chatbot()
msg = gr.Textbox()
clear = gr.Button("Clear")
msg.submit(respond, [msg, chatbot], [chatbot])
clear.click(lambda: None, None, chatbot, queue=False)
demo.launch()
这段代码展示了如何使用 Gradio 创建一个简单的聊天界面。用户可以在文本框中输入消息，然后点击 “Submit” 按钮，Gradio 会调用 respond 函数处理消息，并将回复显示在聊天窗口中。
5. RAG（检索增强生成）：提升 GPTLocal 的回答质量
RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一种将信息检索与文本生成相结合的技术。在 GPTLocal 的场景下，RAG 可以显著提升模型的回答质量，尤其是在需要利用外部知识的情况下。
RAG 的工作流程如下：
- 问题编码: 将用户提出的问题转换成向量嵌入。
- 知识检索: 使用向量嵌入在 ChromaDB 中检索与问题相关的知识。
- 提示构建: 将检索到的知识和问题组合成一个提示（prompt）。
- 文本生成: 将提示传递给 Mistral，生成答案。
通过 RAG，GPTLocal 可以利用 ChromaDB 中存储的知识，避免生成不准确或不相关的答案。
代码示例（整合之前代码片段）：
import chromadb
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import subprocess
import gradio as gr
# 初始化模型和数据库
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
client = chromadb.PersistentClient(path="chroma_db")
collection = client.get_or_create_collection("mental_health_rag") # 修改成你自己的collection name
# Mistral 函数 (和之前一样)
def ask_mistral(prompt):
result = subprocess.run(["ollama", "run", "mistral", prompt],
capture_output=True, text=True)
return result.stdout
# RAG 提示生成函数
def generate_rag_prompt(query):
query_embedding = model.encode([query])
result = collection.query(query_embeddings=query_embedding, n_results=3)
context = "\n".join(result["documents"][0]) if result["documents"] else "No relevant information found." # handle empty result
return f"{context}\n\nQuestion: {query}"
# Chatbot 函数
def chatbot(user_input):
rag_prompt = generate_rag_prompt(user_input)
answer = ask_mistral(rag_prompt)
return answer
# Gradio 界面
if __name__ == "__main__":
if not collection.count(): # 确保 ChromaDB 中有数据，否则先添加一些
print("ChromaDB is empty. Please add data first.")
# 添加数据的代码 (见之前ChromaDB 代码示例) 略，这里只添加占位符
texts = ["I feel anxious all the time", "I can’t sleep well lately"]
embeddings = model.encode(texts)
collection.add(
documents=texts,
embeddings=embeddings,
ids=[f"doc{i}" for i in range(len(texts)]
)
print("Added sample data to ChromaDB.")
demo = gr.ChatInterface(chatbot)
demo.launch()
这个整合的例子展示了 RAG 在 GPTLocal 中的应用。当用户提出问题时，generate_rag_prompt 函数会使用 ChromaDB 检索相关知识，并将这些知识与问题一起传递给 Mistral。这样，Mistral 就可以生成更具针对性和更准确的答案。例子中，添加了判断ChromaDB是否为空的代码，如果为空，则先添加一些示例数据，避免程序报错。
6. 总结：构建你的专属 GPTLocal
通过 Mistral、ChromaDB 和 Gradio 的组合，我们可以轻松构建一个无需API密钥的 GPTLocal 应用。这种方式不仅降低了成本，还提供了更高的灵活性和自主性。通过 RAG 技术，我们可以进一步提升模型的回答质量，使其更擅长解决特定领域的问题。
GPTLocal 的应用前景非常广阔。无论是个人开发者还是企业，都可以利用 GPTLocal 构建各种各样的应用，例如：
- 个性化学习助手: 针对学生的学习情况，提供定制化的辅导。
- 企业内部知识库: 帮助员工快速查找和获取所需的信息。
- 智能客服机器人: 提供24小时不间断的客户服务。
- 创作助手: 辅助作者进行内容创作，例如生成文章、诗歌和剧本。
随着开源大模型的不断发展，GPTLocal 将变得越来越普及，为我们带来更多的便利和创新。现在就开始行动，打造你的专属 GPTLocal 吧！ 别忘了查看 GitHub 仓库 amit-servicex/GPTLocal，获取更多代码和示例，一起为开源社区做贡献！