Pathway项目实战：构建完全私有的RAG问答系统

引言

在当今企业环境中，如何安全高效地利用私有知识库进行智能问答是一个重要课题。本文将介绍如何基于Pathway项目构建一个完全私有的检索增强生成(RAG)系统，该系统能够在不泄露任何数据的情况下，利用本地部署的大语言模型回答用户问题。

系统架构概述

该私有RAG系统采用双服务架构设计：

1. Pathway服务：负责实时数据同步和文档索引管道，内置向量存储功能
2. 本地LLM服务：使用Mistral 7B模型通过Ollama本地部署

这种架构确保了所有数据处理和问答过程都在本地完成，无需依赖外部API，特别适合处理敏感数据。

核心组件解析

1. 自适应问答引擎

系统使用AdaptiveRAGQuestionAnswerer类作为核心问答引擎，这是BaseRAGQuestionAnswerer的扩展实现，具有以下特点：

• 支持两种回答策略：简洁回答和详细回答
• 采用自适应检索机制，动态调整上下文块数量
• 完全LLM无关设计，可灵活切换不同模型

2. 向量嵌入模型

系统默认使用avsolatorio/GIST-small-Embedding-v0嵌入模型，该模型具有以下优势：

• 384维的紧凑向量表示
• 在HuggingFace模型库中表现优异
• 本地运行无需网络连接

用户也可根据需要替换为更高维度的模型，如mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1。

3. 本地大语言模型

系统推荐使用Mistral 7B模型通过Ollama本地部署，主要考虑：

• 7B参数规模在性能和资源消耗间取得平衡
• Ollama提供简单易用的本地服务部署方案
• 完全离线运行保障数据隐私

部署实践指南

1. 环境准备

首先需要安装并启动Ollama服务：

# 下载并安装Ollama
ollama serve

# 在另一个终端拉取并运行Mistral模型
ollama run mistral

2. Docker部署

推荐使用Docker部署Pathway服务：

# 构建镜像
docker build -t privaterag .

# 运行容器(Linux)
docker run --net host -v ./data:/app/data privaterag

# 运行容器(Mac/Windows)
docker run -v ./data:/app/data -p 8000:8000 privaterag

3. 本地运行

也可选择直接本地运行：

pip install pathway[all]
python app.py

系统配置详解

通过修改app.yaml配置文件，可以灵活调整系统行为：

1. 数据源配置

支持多种数据源类型：

• 本地文件：指定文件夹路径自动监控更新
• Google Drive：配置服务账号和文件夹ID
• SharePoint：需要企业版授权，配置租户信息等

2. 缓存设置

with_cache: True  # 启用缓存减少重复计算
cache_backend: !pw.persistence.Backend.filesystem
  path: ".Cache"  # 缓存存储位置

3. Web服务配置

host: "0.0.0.0"  # 监听地址
port: 8000       # 服务端口

使用示例

部署完成后，可通过API进行问答：

curl -X 'POST' 'http://0.0.0.0:8000/v2/answer' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"prompt": "合同开始日期是什么时候？"}'

系统将返回类似响应：

{"response": "2015年12月21日[6]"}

技术优势总结

1. 完全私有化：所有数据处理和模型推理均在本地完成
2. 实时更新：监控数据源变化并自动更新索引
3. 自适应检索：动态调整上下文数量平衡准确性与效率
4. 生产就绪：提供完整的REST API接口和Docker部署方案

扩展建议

对于希望进一步定制系统的用户，可以考虑：

1. 替换为其他本地LLM模型，如Llama 3
2. 集成更多企业数据源，如Notion、Confluence等
3. 添加用户认证和访问控制层
4. 实现更复杂的问答策略和结果后处理

该系统为处理敏感数据的企业和组织提供了一个安全可靠的智能问答解决方案基础框架。