lightrag 配置 Qwen3-32B
时间: 2025-06-30 08:05:14 浏览: 9
### 配置 Qwen3-32B 模型与 LightRAG 的参数及使用方法
在配置 Qwen3-32B 模型与 LightRAG 时,需要对模型接入配置文件 `model_settings.yaml` 进行修改。以下是具体的配置说明:
#### 修改默认 LLM 名称
将 `DEFAULT_LLM_MODEL` 设置为 Qwen3-32B 模型的名称:
```yaml
DEFAULT_LLM_MODEL: qwen3-32b-chat
```
此设置定义了默认使用的大型语言模型[^1]。
#### 修改默认 Embedding 名称
如果需要使用特定的 Embedding 模型,可以将其设置为与 Qwen3-32B 兼容的版本。例如:
```yaml
DEFAULT_EMBEDDING_MODEL: bge-large-zh-v1.5
```
确保所选的 Embedding 模型与 Qwen3-32B 的语义空间一致[^1]。
#### 更新 LLM 模型配置
在 `LLM_MODEL_CONFIG` 中,将 `llm_model` 和 `action_model` 的键值更新为 Qwen3-32B 的相关配置。例如:
```yaml
LLM_MODEL_CONFIG:
qwen3-32b-chat:
llm_model: qwen3-32b-chat
action_model: qwen3-32b-action
```
此部分配置用于指定模型的具体实现及其关联的动作模型[^1]。
#### 修改模型平台信息
在 `MODEL_PLATFORMS` 中添加或更新 Qwen3-32B 的平台信息。例如:
```yaml
MODEL_PLATFORMS:
qwen3-32b:
platform: custom
api_key: YOUR_API_KEY
api_secret: YOUR_API_SECRET
endpoint: https://qwen3-32b.api.example.com
```
确保 `platform` 字段正确标识模型的部署环境,并提供必要的 API 密钥和访问端点[^1]。
#### 使用 LightRAG 调用 Qwen3-32B
在 LightRAG 的推理框架中,通过加载上述配置文件并调用 Qwen3-32B 模型进行推理。以下是一个示例代码片段:
```python
from light_rag import RAGFramework
# 初始化 LightRAG 框架
rag = RAGFramework(config_file="model_settings.yaml")
# 调用 Qwen3-32B 模型进行推理
response = rag.generate(prompt="请解释量子计算的基本原理", model="qwen3-32b-chat")
print(response)
```
#### 注意事项
- 确保 `model_settings.yaml` 文件中的所有字段均按照实际需求正确配置。
- 如果 Qwen3-32B 需要特定的硬件资源(如 GPU 或 TPU),请在部署环境中提前配置好相应的计算资源。
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