保存时间：2026/4/3 07:19:40
llama.cpp结合的大致思路，不过这只是一个非常简化的版本，实际应用中可能需要更多的完善和优化。#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <map>
#include <algorithm>
#include <cmath>
// 这里假设已经包含了llama.cpp相关的头文件，根据实际情况调整路径
#include "llama.h"
// 简单的文本向量化函数，这里只是示例，实际可能用更复杂的方法
std::vector<float> simpleVectorize(const std::string& text) {
// 简单的方法，比如统计每个字符出现的频率作为向量元素
std::map<char, int> char_count;
for (char c : text) {
char_count[c]++;
}
std::vector<float> vector;
for (auto& p : char_count) {
vector.push_back(static_cast<float>(p.second));
}
return vector;
}
// 计算两个向量的余弦相似度
float cosineSimilarity(const std::vector<float>& v1, const std::vector<float>& v2) {
float dot_product = 0.0;
float norm1 = 0.0;
float norm2 = 0.0;
for (size_t i = 0; i < v1.size() && i < v2.size(); ++i) {
dot_product += v1[i] * v2[i];
norm1 += v1[i] * v1[i];
norm2 += v2[i] * v2[i];
}
norm1 = std::sqrt(norm1);
norm2 = std::sqrt(norm2);
return dot_product / (norm1 * norm2);
}
// 简单的RAG实现
std::string simpleRAG(const std::string& user_prompt,
const std::vector<std::string>& knowledge_base,
llama_context * ctx) {
// 对用户prompt向量化
std::vector<float> prompt_vector = simpleVectorize(user_prompt);
// 存储知识和相似度
std::vector<std::pair<std::string, float>> similarities;
for (const auto& knowledge : knowledge_base) {
std::vector<float> knowledge_vector = simpleVectorize(knowledge);
float similarity = cosineSimilarity(prompt_vector, knowledge_vector);
similarities.push_back({knowledge, similarity});
}
// 找到最相似的知识
auto best_match = std::max_element(similarities.begin(), similarities.end(),
[](const auto& a, const auto& b) {
return a.second < b.second;
});
// 构建新的输入，将最相似的知识和用户prompt拼接
std::string new_prompt = best_match->first + " " + user_prompt;
// 将新的输入转换为tokens
std::vector<llama_token> tokens = llama_tokenize(ctx, new_prompt.c_str(), true);
// 对模型进行推理（这里简化了llama.cpp的推理过程）
llama_eval(ctx, tokens.data(), tokens.size(), 0, 1);
// 这里需要实现获取模型生成结果的逻辑，假设已有函数generateOutput获取结果
return generateOutput(ctx);
}
int main() {
// 假设已经加载了llama模型和上下文
llama_model * model = llama_load_model_from_file("your_model_path.bin");
if (!model) {
std::cerr << "Error: could not load model\n";
return 1;
}
llama_context_params params = llama_context_default_params();
llama_context * ctx = llama_new_context(params, model);
if (!ctx) {
std::cerr << "Error: could not create context\n";
llama_free_model(model);
return 1;
}
std::vector<std::string> knowledge_base = {
"USB (Universal Serial Bus) is a common interface that allows data transfer between devices.",
"USB 3.0 has a higher data transfer rate compared to USB 2.0.",
"Some USB devices require external power sources to operate."
};
std::string user_prompt = "What is the advantage of USB 3.0?";
std::string result = simpleRAG(user_prompt, knowledge_base, ctx);
std::cout << "Generated result: " << result << std::endl;
// 释放资源
llama_free_context(ctx);
llama_free_model(model);
return 0;
}
simpleVectorize函数对文本进行简单的向量化。cosineSimilarity函数计算两个向量的余弦相似度。simpleRAG函数实现了 RAG 的核心逻辑，包括对用户 prompt 和知识库文本向量化、计算相似度、找到最相关的知识、拼接新的输入并使用llama.cpp进行推理。llama.cpp的推理部分应该更完整和细致地处理。#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <unordered_map>
using namespace std;
// 简单的向量结构，这里用vector<float>表示
using Vector = vector<float>;
// 向量数据库类
class VectorDatabase {
private:
// 存储文本和其对应的向量
unordered_map<string, Vector> database;
public:
// 插入文本和其向量表示到数据库
void insert(const string& text, const Vector& vector) {
database[text] = vector;
}
// 根据文本查询向量
Vector query(const string& text) {
auto it = database.find(text);
if (it != database.end()) {
return it->second;
}
return Vector(); // 如果没找到，返回空向量
}
// 显示数据库中的所有内容（仅用于测试查看）
void display() {
for (const auto& entry : database) {
cout << "Text: " << entry.first << ", Vector: ";
for (float val : entry.second) {
cout << val << " ";
}
cout << endl;
}
}
};
int main() {
VectorDatabase db;
// 示例数据插入
string text1 = "苹果是一种常见的水果";
Vector vector1 = {0.1, 0.2, 0.3};
db.insert(text1, vector1);
string text2 = "香蕉也是美味的水果";
Vector vector2 = {0.4, 0.5, 0.6};
db.insert(text2, vector2);
// 查询
Vector result = db.query(text1);
if (!result.empty()) {
cout << "查询结果向量: ";
for (float val : result) {
cout << val << " ";
}
cout << endl;
}
// 显示数据库内容
db.display();
return 0;
}
VectorDatabase类模拟了一个简单的向量数据库。insert方法用于将文本和其对应的向量插入到数据库中，使用unordered_map来存储，键为文本内容，值为对应的向量。query方法用于根据文本查询其对应的向量。display方法用于显示数据库中的所有内容，仅作测试查看使用。