在当今人工智能的快速发展中，大模型技术以其卓越的数据处理和语言理解能力，成为智能化进程的强大推动力。特别是检索增强生成（RAG）技术，它巧妙地融合了检索系统的高效性和生成模型的创造性，为智能问答系统的发展开辟了新天地。本文将详细阐述如何结合LlamaIndex和Qwen2，快速部署RAG技术，实现与外部数据的深度集成和智能交互。
本文将深入探讨如何将 LlamaIndex 与 Qwen2 结合，实现高效的 RAG 技术，为 AI 大模型赋予检索外部数据并生成回答的能力。
LlamaIndex 是一种创新的索引构建工具，专为 AI 模型设计，能够高效地处理和索引化文档、网页等数据。它为 Qwen2 等大模型提供了访问和利用大量知识库的能力，极大地扩展了模型的应用场景。
RAG 技术的核心优势在于其结合了检索系统的快速响应和生成模型的创造性。通过 LlamaIndex，Qwen2 不仅能够快速检索相关信息，还能够基于检索结果生成准确、丰富的回答。
本文将重点介绍从环境准备到模型设置，再到索引构建和 RAG 测试的全过程。我们将通过具体的代码示例和步骤说明，指导读者如何部署自己的 RAG 系统，实现智能问答功能。
首先，我们需要下载Qwen2-7B-Instruct模型，以支持多语言对话能力。以下是使用snapshot_download函数进行模型下载的示例代码：
同样，我们也需要下载bge-base-zh-v1.5模型，以支持中文文档的检索。下载过程与语言模型类似：
通过pip命令安装LlamaIndex及其相关扩展包，为RAG技术的实践部署打下基础：
在设置模型之前，需要导入所有必要的依赖库：
定义生成提示模板，以增强模型的回答生成能力：
配置Qwen2作为语言模型，并设定生成配置，包括上下文窗口大小和新令牌数量等参数：
选择适当的嵌入模型，以支持文档的向量化处理：
定义文件分块大小，以优化检索效率：
现在我们可以从文档或网站构建索引。
以下代码片段展示了如何为本地名为’document’的文件夹中的文件（无论是PDF格式还是TXT格式）构建索引。
在文件夹中放入：谜语问答游戏.pdf
以下代码片段展示了如何为一系列网站的内容构建索引。
现在您可以输入查询，Qwen2 将基于索引文档的内容提供答案。
输出：
输出：
输出：
数据默认存储在内存中。 要保留到磁盘（在）：https://blog.csdn.net/xiaobing259/article/details/storage （会自动在同级目录创建文件夹storage ）
输出：
通过本文的实践部署，我们成功地将 LlamaIndex 与 Qwen2 结合，实现了高效的 RAG 技术。这不仅提升了智能问答系统的性能，也为开发者提供了一个强大的工具，以构建更加智能和响应迅速的 AI 应用。随着技术的不断发展，我们期待看到更多创新的 RAG 应用出现，推动 AI 领域的进步。