2025年05月最新！树莓派系统RAG安装详解

引言

RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合信息检索与文本生成的技术，在树莓派上部署RAG系统可以让你在本地运行强大的AI问答应用。本文将详细介绍如何在树莓派5(或兼容设备)上安装配置最新版的RAG系统。

准备工作

硬件要求

树莓派5 (推荐4GB或8GB内存版本)
32GB以上的高速microSD卡
稳定的电源供应(至少5V/3A)
散热装置(推荐主动散热风扇)

软件要求

Raspberry Pi OS (64位) Bullseye或更新版本
Python 3.9+
pip 23.0+

安装步骤

1. 系统更新

首先确保系统是最新状态：

代码片段

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y git python3-pip python3-venv

注意：建议在操作前执行sudo raspi-config将文件系统扩展到整个SD卡，并设置合适的交换空间(至少2GB)。

2. 创建Python虚拟环境

为避免依赖冲突，我们创建一个专用虚拟环境：

代码片段

mkdir ~/rag_project && cd ~/rag_project
python3 -m venv rag_env
source rag_env/bin/activate

3. 安装基础依赖

代码片段

pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install torch==2.2.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

经验分享：树莓派上安装PyTorch时务必使用CPU版本，ARM架构的GPU加速支持有限。

4. 安装RAG核心组件

代码片段

pip install transformers==4.40.0 faiss-cpu==1.8.0 langchain==0.1.0 sentence-transformers==2.5.1

原理说明：
– transformers: Hugging Face的模型库
– faiss-cpu: Facebook的高效相似性搜索库
– langchain: RAG应用框架
– sentence-transformers: 文本嵌入模型

5. 下载轻量级模型

由于树莓派资源有限，我们使用小型模型：

代码片段

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
model.save('local_models/all-MiniLM-L6-v2')

这个命令会将约80MB的小型嵌入模型保存到本地。

RAG系统配置

创建rag_system.py文件：

代码片段

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import HuggingFacePipeline

# 1. 加载文档（示例使用README文件）
loader = TextLoader("README.md")
documents = loader.load()

# 2. 分割文本为小块（每块500字符，重叠50字符）
text_splitter = CharacterTextSplitter(
    chunk_size=500,
    chunk_overlap=50,
    separator="\n"
)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 3. 加载本地嵌入模型（提前下载好的）
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name="local_models/all-MiniLM-L6-v2",
    model_kwargs={'device': 'cpu'}
)

# 4. 创建向量数据库（FAISS）
db = FAISS.from_documents(texts, embeddings)
db.save_local("faiss_index")

# 5. RAG问答链配置（使用小型LLM）
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=HuggingFacePipeline.from_model_id(
        model_id="google/flan-t5-small",
        task="text2text-generation",
        device=-1, # CPU模式
        model_kwargs={"torch_dtype": "auto"}
    ),
    chain_type="stuff",
    retriever=db.as_retriever()
)

# 示例查询函数
def ask_question(question):
    result = qa_chain({"query": question})
    return result["result"]

if __name__ == "__main__":
    while True:
        query = input("你的问题: ")
        if query.lower() in ['exit', 'quit']:
            break
        print("回答:", ask_question(query))

RAG系统优化技巧

性能优化：
代码片段
```
sudo nano /etc/sysctl.conf
```
添加以下内容：
代码片段
```
vm.swappiness=10  
vm.vfs_cache_pressure=50  
```

减少内存占用：

代码片段

# rag_system.py中添加内存限制代码 
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model="google/flan-t5-small",
    device=-1,
    max_memory={0: "1GB"} #限制内存使用为1GB 
)

FAQ常见问题解决

Q: CPU使用率100%怎么办？
A:

代码片段

#修改qa_chain初始化部分添加参数限制CPU线程数 
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=HuggingFacePipeline.from_model_id(
        ...,
        device=-1,
        model_kwargs={
            "torch_dtype": "auto", 
            "low_cpu_mem_usage": True,
            "num_threads": 2 #限制线程数 
        }
    ),
    ...
)

Q: FAISS索引太大怎么办？
A:

代码片段

#创建索引时使用压缩技术 
db = FAISS.from_documents(
    texts, 
    embeddings, 
    distance_strategy="dot_product" #更省空间的距离计算方式 
)

总结

本文详细介绍了2025年最新版RAG系统在树莓派上的安装配置过程，关键点包括：

Python虚拟环境的创建与隔离管理
ARM架构下的PyTorch特殊安装方式
FAISS向量数据库的本地存储与检索
RAG系统的内存优化技巧

这套系统虽然性能不及高端服务器，但足以应对日常的知识问答需求。随着树莓派硬件的不断升级，未来在边缘设备上运行更复杂的AI应用将成为可能。