我的第2个AI项目-RAG with Gemma hosted on HuggingFace and Weaviate in DSPy

本文主要是介绍我的第2个AI项目-RAG with Gemma hosted on HuggingFace and Weaviate in DSPy，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

项目简介

概述

本项目简要介绍了如何使用 DSPy 构建一个简单的 RAG 管道，且利用了托管在 Hugging Face 上的 Gemma LLM模型 和 Weaviate 向量数据库。

时间

2024.09.06-2024.09.07

kaggle地址

RAG with Gemma hosted on HuggingFace and Weaviate in DSPy

主要工作和收获

• 用 Weaviate 向量数据库来构建检索模型从而增强生成。
• 使用 DSPy 构建一个简单的 RAG 管道来增强生成。
• 使用少样本学习（Few-Shot Learning）来优化 RAG 模型 的问答生成能力。
• 掌握了如何使用 Hugging Face 上的LLM模型，比如 Gemma。
• 修复了一个版本兼容bug。

技术栈

• RAG，DSPy，Weaviate，Hugging Face，Gemma，Few-Shot Learning

数据集

meta-kaggle

模型表现

问题：Which Kaggle competition should I look at to learn more about recommender systems in e-commerce?
答案（生成）：

• 未使用RAG的生成
  答案较长，就不贴了，可以查看kaggle代码日志。结论是 Gemma 无法在没有额外上下文的情况下回答示例查询。
• 使用未优化的RAG的生成

The [1] competition is a good place to start learning about recommender systems in e-commerce. By analyzing the data provided in the competition, we can gain a better understanding of how to build a

效果不太理想

• 使用少样本学习优化的RAG的生成

You might be interested in the JPX Tokyo Stock Exchange Prediction or Jane Street Market Prediction or Ubiquant Market Prediction competition.

达到了预期效果，和少样本学习的例子格式完全一致。

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未来项目说明

思路和原则

小步快跑，先广泛再深入

这是我接下来做项目的思路和原则，通过每几天就快速完成一个小项目（打小怪）来实现下面几个目标：
1.把nlp领域的所有常见任务都做一遍，了解每个任务的基本流程。
2.把nlp领域的所有常用技术都用一遍，掌握基本原理和使用方法。

先广泛掌握所有技术的基本使用以及适用的任务类型，再对这些技术进行对比和刷选，把那些最前沿且最好用的技术组合在一起，去挑战更大更难的项目，并不断深入技术和理论前沿。

为什么不把现在的项目做深一点？

杀鸡焉用牛刀

因为我现在还处于技术学习和探索的初步阶段，学到的一些技术、框架、模型可能已经过时了，我现在做的一些任务可能也是过时的任务。我不想在这些可能已经过时的技术和任务上面浪费太多的时间，我希望尽快掌握业界最全面且最前沿的技术，并用这些技术去完成、挑战和研究最前沿的任务和问题。

博客风格转变

力求简约美

另外，我前几篇技术博客写的有点臃肿了，后面我会力求简洁精炼，追求一种简约美，像这篇博客一样。

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bug修复

版本兼容问题

原作者在安装这三个包的时候，日志里面报了两处错误，应该是版本兼容问题，不过不影响后面程序的继续运行。我在这里也报了两处错误，但是错误信息有点不同，先不管。

!pip install -U transformers
!pip install dspy-ai
!pip install weaviate-client

但是我在运行到下面代码的时候，又报错了，而且程序停止了运行，出错地方：

import dspy

报错信息：

AttributeError: module 'google._upb._message' has no attribute 'MessageMapContainer'

我上网查了一下，AttributeError: module ‘google._upb._message’ has no attribute ‘MessageMapContainer’ #1908
从这里查到问题原因还是版本兼容问题，文章建议的解决方法是：

pip install proto-plus==1.24.0.dev1

我按照这个方法试了一下，在后面的另一个地方报了另外一个错误，我又查了一下发现还是版本兼容问题。所以我想到问题应该出在最开始安装的三个库那里，因为这三个库我没有指定版本安装，所以安装的是最新版本，可能与作者的版本不同，从而产生了冲突。

解决方案是：指定版本号，保持和原作者当时的版本一致。版本号是我从原作者的打印日志里面找到的。修改后代码如下：

!pip install transformers==4.38.1
!pip install dspy-ai==2.3.3
!pip install weaviate-client==4.5.0

再次运行发现，作者在这里的两处报错信息被我修复了，不再报错了！
不过又出现了新的报错，而且导致了程序停止运行，报错位置：

if client.schema.exists("MyExampleIndex"):

报错信息如下：

AttributeError: 'Schema' object has no attribute 'exists'

我查了一下，原来是因为 weaviate-client 库从 4.x 版本开始对一些方法进行了修改，包括删除了 client.schema.exists 方法。

解决方案是：改用最接近 4.5.0 版本的 3.x 版本，即 3.26.0

修改后的代码如下：

!pip install weaviate-client==3.26.0

再次运行，终于全部跑通了！而且没有任何错误提示了，包括原作者日志里的两处错误提示也没有了。

这篇关于我的第2个AI项目-RAG with Gemma hosted on HuggingFace and Weaviate in DSPy的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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