基于亚马逊云科技大语言模型方案，快速部署企业知识库

智能大语言模型方案的快速部署与功能解析

随着知识库需求在各行业的迅速增长，如何高效、准确地部署智能搜索系统成为了一个核心议题。本文将为您详细介绍一种基于亚马逊云科技服务的智能搜索大语言模型增强方案的快速部署流程及其核心功能模块。

一、方案架构概览

本方案旨在为企业提供一套完整的智能搜索解决方案，其架构简洁明了，功能强大。只需对亚马逊云科技相关服务有基本了解，即可轻松上手。

二、核心功能模块详解

1. 前端访问界面：基于React打造直观、友好的前端界面，用户可通过REST API轻松实现智能文档搜索等功能。

2. REST API：集成Amazon API Gateway和Amazon Lambda函数，实现与后端搜索引擎、数据库和模型推理端点的无缝对接。

3. 企业搜索引擎：采用Amazon OpenSearch或Amazon Kendra，结合双向反馈学习机制，持续提升搜索匹配精准度。引导式搜索机制则有助于提高搜索描述的精准度。

4. 数据源存储：支持多种存储方式，如数据库和对象存储。Amazon Kendra可通过连接器轻松获取Amazon S3上的数据。

5. 向量化数据注入：使用Amazon SageMaker的Notebook模块或Amazon Lambda程序，将原始数据向量化后注入到Amazon OpenSearch中。

6. 智能搜索等功能模块：通过Amazon Lambda函数实现后端交互，为用户提供智能搜索、引导、问答等多种功能。

7. 记录数据库：用户反馈记录存储在Amazon DynamoDB，为优化提供数据支持。

8. 机器学习模型：企业可根据需求构建大语言模型和词向量模型，并将模型部署到Amazon SageMaker的endpoint节点。

9. 反馈优化：用户在前端页面提供反馈，通过手动或事件触发器Amazon EventBridge触发新的训练任务，并实时更新搜索引擎。

10. 插件式应用：本方案具备强大的扩展性，可与Amazon Lex集成实现智能会话机器人功能，或与Amazon Connect集成提供智能语音客服服务。

三、结语

方案部署流程详解——以Smart-Search V1版本为例

本文将为大家详细解读Smart-Search V1版本的部署流程。让我们一起了解如何一步步实现这一方案。

一、环境准备

确保您的开发环境已安装Python 3、pip以及npm等必要工具。您的存储空间应至少拥有16GB以上，以确保流程顺利进行。您可以选择在个人的开发笔记本（无论是Mac OS还是Linux环境）上部署，或者选择使用EC2、Cloud9等专业工具进行部署，一切根据您的使用习惯来决定。

二、CDK自动部署之旅

2.1 获取代码并安装Amazon CDK包

获取Smart-Search的代码后，将其复制到指定的目录下。打开终端窗口，进入smart_search的软件包，并切换到名为deployment的文件夹下。此刻，您所处的目录是部署操作的起点。接下来，按照指引安装Amazon CDK包，为后续的部署操作做好准备。

三、深入探索部署细节

一旦进入deployment目录，您即将开始具体的CDK部署操作。这个目录包含了所有必要的文件和脚本，用于自动完成AWS资源的创建和配置。通过简单的命令和指令，您可以轻松地在AWS上构建和部署您的应用程序。请确保遵循每一步的指示，以确保部署过程的顺利进行。

随着准备工作和部署步骤的完成，您已经为Smart-Search V1版本在AWS上的成功运行打下了坚实的基础。接下来，您可以根据自己的需求进行进一步的配置和优化，享受这一方案带来的便利和效益。安装CDK自动化部署脚本及其依赖项与环境变量

在deployment目录下，开始安装CDK自动化部署脚本所需的所有依赖项。运行以下命令，以确保您的系统具备所有必要的库：

然后，将您的亚马逊云科技账号信息、Acess Key ID、Secret Access Key以及目标部署的Region ID导入到环境变量中。这些关键信息对于CDK工具包的正常运行至关重要。

完成上述步骤后，运行“cdk bootstrap”命令。这将安装您的账户和目标区域内的CDK工具包。例如，如果您的账户是特定的云科技账号，且您希望部署到特定的区域，该命令将自动完成相关设置。

自定义配置cdk.json

在部署过程中，您可以根据自己的需求进行自定义配置。这些配置信息位于deployment目录下的cdk.json文件中。特别是“context”部分，您可以根据实际需要修改“selection”值以确定要部署哪些功能模块。例如，如果您只需要使用“支持knn的文档搜索功能”，可以在“selection”中仅保留“knn_doc”。这样，您的部署过程将专注于这一功能，确保资源的有效利用和部署效率。

2.4 CDK命令自动化部署

为了自动化部署流程，我们引入了CDK（云开发工具箱）命令。通过运行以下命令，我们将验证环境并生成Amazon CloudFormation的json模板。这些命令将帮助我们快速进入部署流程。

如果没有遇到错误，接下来就可以运行另一条命令来部署整个堆栈。CDK部署将为我们提供Amazon CloudFormation堆栈及相关资源，包括Amazon Lambda、Amazon API Gateway、Amazon OpenSearch实例以及Amazon SageMaker的notebook实例等。预计整个安装部署过程大约需要30分钟。

3. 利用Amazon SageMaker的Notebook实例部署模型与数据导入

3.1 部署模型

要开始模型部署，首先进入Amazon SageMaker控制台。在这里，你将看到Notebook Instances选项。选择SmartSearchNotebook实例，并点击“Open Jupyter”。进入SmartSearch的代码主目录后，你会看到名为“isearchjupyter”的目录。这个目录下包含了模型部署脚本。

Embbeding Model目录：这个目录包含了用于安装Embbeding Model的脚本。进入“/isearchjupyter/Embbeding Model”目录，你将看到对应的几个脚本。这些脚本是模型部署的关键部分，确保按照指示正确安装。

LLM_Model目录：LLM_Model目录也包含模型部署脚本，这些脚本将为你的应用提供强大的语言处理能力。

script-Doc.ipynb脚本：这个脚本将用于后续文档上传，确保你的数据能够顺利导入模型。

部署词向量模型与大型语言模型（LLM）的步骤指南

打开“EmbbedingModel_shibing624_text2vec-base-chinese.ipynb”以及其他相关脚本，开始了部署embbeding model的旅程。随着脚本的逐步运行，你将看到一个名为“huggingface-inference-eb”的endpoint在Amazon SageMaker中成功部署，并处于“InService”状态。

接下来，我们聚焦于大语言模型（LLM）的部署。在LLM_Model目录下，包含了中文和英文的大语言模型库。让我们了解中文大语言模型的部署方法。找到“isearchjupyter/LLM_Model/llm_chinese/code/inference.py”，该文件定义了大语言模型的统一部署流程。只需将大语言模型的唯一名称作为“LLM_NAME”的参数值传递给部署脚本，即可启动部署。这个名称可以在大语言模型的文档中查到。进入相应目录，运行该目录下的脚本，等待部署完成，你会在Amazon SageMaker的endpoint列表中看到名为“pytorch-inference-llm-v1”的endpoint已经准备就绪。

如果你需要部署英文大语言模型，过程类似。只需将英文大语言模型的参数填入“LLM_Model/llm_english/code/inference.py”文件中的“LLM_NAME”参数中。然后，进入指定的目录，依次运行该目录下英文大语言模型的脚本。

安装完成后，你会看到两个endpoint已经在“InService”状态。这一状态表明你的大语言模型和词向量模型已经成功部署，并可以开始使用。

接下来是知识库数据的上传环节。首先进行数据准备，进入jupyter的“/isearchjupyter”目录，然后在“docs”目录上传所需的word、excel或pdf等格式文档。这里提供了一个样例文件“sample.docx”供你参考。接下来，你可以根据实际需求进行数据的进一步处理和运用。

进入script-Doc.ipynb文件，对“Hyperparameter”单元格进行参数修改。指定folder_path为预定的docs目录，index_name为Amazon OpenSearch的索引名称。修改完成后，从头运行该脚本，顺利导入数据。

接下来，配置Web UI。进入smart_search/search-web-knn目录，这里包含了基于React的前端界面代码。首先编辑/src/pages/common/constants.js文件。该文件中的Mainapi常量指定了前端调用的API入口。你需要进入网页端的API Gateway，找到“smartsearch-api”的Stages侧边栏，获取prod stage的涉及URL来赋值给constants.js文件中的mainapi常量。

再检查主页面参数配置。在smart_search/search-web-knn/src/pages/MainSearchDoc.jsx文件中，有一个last_index参数，它设置了页面自动填充的默认索引值。你需要将之前Notebook实例部署的索引名称填入，例如“docs”。

步入search-web-knn的世界，首先迎接你的将是两条重要命令的召唤。在终端里输入它们，启动你的探索之旅。

紧接着，启动前端界面的命令将带你进入一个全新的视觉界面。如果一切进展顺利，你将看到网页版界面在你眼前展现。对于在本地开发笔记本上的部署，默认的访问地址和端口号是localhost：3000。如果你在EC2上部署，记得开启对应端口的安全组策略，通过EC2的公网地址和端口号进行访问。

这个前端页面功能强大，你只需要在搜索栏输入问题，配置好index名称和k-NN选项，点击“Search”按钮，系统将基于企业知识库的大语言模型为你汇总答案。一切都如此直观，就像下图所示。

还有更多扩展插件等待你安装。例如，与Amazon Lex集成，实现智能聊天机器人功能。这个方案已经集成了Amazon Lex的会话机器人功能，让你能够方便地在前端页面集成智能聊天机器人。只需在cdk.json文件中将“bot”添加到extension键值处。

5.2 集成Amazon Connect，实现智能语音客服的奇妙之旅

Amazon Connect是亚马逊云科技的一项云呼叫中心服务，这项服务目前已在海外区域广泛可用。想要将大语言模型的能力融入云呼叫中心，获得一个支持语音呼叫的智能客服机器人吗？跟着我们的步骤，一起探索这个奇妙的旅程吧！

你需要将生成的llmbot机器人集成到现有的Amazon Connect实例中。这一步将为你打开智能客服的大门。

接着，进入Amazon Connect实例，将smart-search/extension/connect里的文件导入到Contact Flow中。保存并发布这些设置，你的智能客服系统就准备就绪了。

然后，在Amazon Connect中将呼入号码与刚刚配置的Contact Flow关联起来。这样，所有呼入该号码的语音通话都会连接到智能客服的呼叫服务流程。

现在，你的智能客服系统已经准备好了迎接客户。它能够识别呼入者的语音输入，然后基于企业知识库和大语言模型的能力，以接近人类的逻辑方式进行语音回答。想象一下，一个能够理解和回应客户需求的智能客服，这将极大地提升客户满意度。

6、资源清理

当你完成智能客服系统的使用，需要进行资源清理时，只需使用特定的命令删除所有堆栈。但是请注意，通过Amazon SageMaker的Notebook实例创建的推理模型资源需要手动删除。在Amazon SageMaker的“inference”边栏中找到并点击“delete”，删除所有endpoint。

如果堆栈创建的Amazon S3桶中已有数据或存在其他手动创建或修改的资源，也需要手动进行删除。确保你的云资源得到妥善管理，避免不必要的费用和资源浪费。

经过此次的部署实践，我们已成功掌握了该方案的部署技巧，并对其有了更为深刻的认知。亚马逊云科技将持续对该方案进行迭代与优化，旨在支持更多样的数据类型、丰富的模型库以及扩展功能，从而将该方案的应用领域拓展至更广泛的业务场景中。

该方案具备解决众多行业和领域中的专业或通用场景的能力，充分展现了人工智能的最新进展与亚马逊云科技产品的强大实力。通过应用此方案，我们能够为各行业的发展注入崭新的活力，开启行业创新的新篇章。亚马逊云科技不断推动该方案的进步，以满足不断演变的市场需求，助力各行业的智能化转型升级。