Langgraphrag هو نظام توليد (RAG) الذي يعمل على استرجاعه (RAG) المستند إلى المحطة الطرفية باستخدام Langgraph. تم تصميم الهندسة المعمارية للتعامل مع الاستعلامات من خلال توجيهها من خلال سلسلة من العمليات التي تتضمن تخزين مؤقت في تاريخ الرسائل ، وتحول الاستعلام ، واسترجاع المستندات من قاعدة بيانات المتجهات.
ينقسم المشروع إلى عدة وحدات ، كل مسؤول عن وظائف محددة:
اتبع الخطوات هذه لإعداد وتشغيل المشروع:
استنساخ المستودع :
git clone https://github.com/ranguy9304/LangGraphRAG.git
cd LangGraphRAGإنشاء بيئة افتراضية :
python3.12 -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows use `venvScriptsactivate`تثبيت المتطلبات :
pip install -r requirements.txt
choco install wkhtmltopdfتكوين متغيرات البيئة :
cp .env.example .env.env لإضافة مفتاح GPT الخاص بك: OPENAI_API_KEY = your_gpt_key_here URLS = url1,url2GET_WEB_PAGES_TO_PDF إلى TRUE إذا كان تنزيل صفحات الويب الأخرى خطأ: GET_WEB_PAGES_TO_PDF = False
CONVERT_PDF_TO_MD إلى true إذا كان لديك بالفعل pdf آخر خطأ: CONVERT_PDF_TO_MD = True
INTERMEDIATE_PDF_DIRDATA_DIRوثائق الإعداد : من تشغيل دليل الجذر
python modules/processDocs.pyهذا يضع صفحات الويب والمستندات. لا تنسى تعديل معلمات معالجة المستندات في .env حسب احتياجاتك.
تشغيل البرنامج الرئيسي :
python main.py

لا تتردد في توتر المستودع وتقديم طلبات السحب. للتغييرات الرئيسية ، يرجى فتح مشكلة لمناقشة ما ترغب في تغييره.
معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا