Virtual Teaching Assistant

Update

version-1.1

• 增加图片输入。处理逻辑：
  • 仅文本输入。文本输入为提问内容
  • 仅图片输入。图片输入为提问内容
  • 图文共同输入。文本为提问内容，图片为附加提示内容
• 增加表格ocr（也支持常规文本），仅用于图片输入使用，识别精度有待提升。
• 优化交互页面布局。

version-1.0

• OCR后的数据如出现有序/无序列表，将作为完整的样本存入数据库（除非超出最大字符数），最大字符数从300扩大为500。
• 将工程中所有的api放置于api.py中。
• 数据库特征比较的方法由L1改为L2距离，distance有更好的一致性，可以更公平地比较不同书目或数据长度的内容信息。
• 为适应软件考试助手的功能：
  • 新建config/documents.yaml和config/cfg.py，用于映射各个数据库表对应的书目名称。
  • load_data.py中新增针对例题解析的处理方法load_pdf_jiexi。
  • 将citation（引用书目的名称和页数）从search.py方法的返回值中独立出来，以便应对无需索引页数的场景，如：真题。对于真题，在数据库存储的时候，页数设为0或-1。

TODO

• 大模型并发/队列
• 网页图片点击放大功能
• 数据库数据优化（调整token_max_length为500，并将排列信息规整在一起）
• OCR表格处理

Directory

server.py: 启动（数据库的）文本特征编码模型、文档OCR模型、数据库检索端口和网页端口
api.py: 调用各功能的ip和方法
load_data.py: 往数据库加载文档
request.py: 测试对话功能
static/: 存放网页图片、样式文件
templates/: 网页文件
model/: 存放大模型文件
latexocr/models/: 存放latexocr模型
LLM/: 启动大模型端口的文件
utils/: 文档内容处理的文件
database/: 操作向量数据库和特征模型的文件

Install

requirement.txt有很多用不到的库，不建议全部安装，除非偷懒

• Ubuntu: 22.04
• CUDA Version: 11.3
• Python 3.10.12
• torch 2.0.1

安装向量数据库

1. 安装docker-compose

cd /usr/local/bin/
sudo curl -SL https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.3.3/docker-compose-linux-x86_64 -o docker-compose
sudo chmod 755 docker-compose
docker-compose -v

2. 下载配置文件与容器

cd [YourPath]/Milvus
wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.2.12/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml

sudo docker-compose up -d
# 最后显示以下内容
[+] Running 4/4
 ⠿ Network milvus               Created                                    0.1s
 ⠿ Container milvus-etcd        Started                                    1.1s
 ⠿ Container milvus-minio       Started                                    2.1s
 ⠿ Container milvus-standalone  Started                                    2.6s

3. 确认容器是否启动

sudo docker-compose ps
# 显示以下内容
NAME                COMMAND                  SERVICE             STATUS              PORTS
milvus-etcd         "etcd -advertise-cli…"   etcd                running             2379-2380/tcp
milvus-minio        "/usr/bin/docker-ent…"   minio               running (healthy)   9000/tcp
milvus-standalone   "/tini -- milvus run…"   standalone          running             0.0.0.0:9091->9091/tcp, 0.0.0.0:19530->19530/tcp, :::9091->9091/tcp, :::19530->19530/tcp

4. 确认网络端口和容器端口连接通畅

sudo docker port milvus-standalone 19530/tcp
# 显示以下内容
0.0.0.0:19530
:::19530

下载OCR模型、文本编码模型和语言大模型

1. 安装torch，transformers

pip3 install torch torchvision torchaudio
pip3 install transformers

2. 下载大模型。运行相应文件就会自动下载，注意修改路径
   如需其它参数版本的模型，详见Huggingface或FlagEmbedding
   

# .LLM/baichuan.py
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoModel
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat", trust_remote_code=True, cache_dir=[YourPath])

# .database/emb_model.py
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoModel
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("BAAI/bge-large-zh", cache_dir=[YourPath])
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('BAAI/bge-large-zh')

3. 安装PaddleOCR
   点击此处选择特定版本

pip3 install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip3 install "paddleocr>=2.0.1"

4. 安装LatexOCR，并下载模型放入.latexocr/models文件夹下 (可选)
   模型下载地址：Google Drive | Baidu NetDisk
   其它问题详见：Rapid Latex OCR
   

pip3 install rapid_latex_ocr

5. 安装Web应用框架

pip3 install flask flask_cors

Usage

1. 启动服务器
   运行server.py，注意端口设置。
2. 将文档导入向量数据库
   运行load_data.py，注意修改PDF文件路径。
3. 启动大模型
   如果服务器算力有限，可将大模型部署于单独的运算平台。注意对齐ip地址和端口号。
4. 测试系统是否通畅
   运行request.py，顺利输出结果即可。

Create new database

from pymilvus import connections, db

conn = connections.connect(host="127.0.0.1", port=19530)

database = db.create_database("book")

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