RAG Framework

راغبورس

إطار عمل Python لتنفيذ جيل من أجل الاسترجاع (RAG) باستخدام قاعدة بيانات متجر المتجهات. يستخدم هذا الإطار مستودع متجر المتجهات لتخزين واسترداد التضمينات لتنفيذ خرقة فعالة.

بناء

• MAIN.PY - إطار خط أنابيب RAG الرئيسي ، معالجة المدخلات وتنظيم تدفق الخرقة.
• LLM.PY - وحدة نمطية تتداخل مع واجهة برمجة تطبيقات Google Gemini ، محاكاة نموذج لغة كبير (LLM) لتوليد الاستجابات.
• get_embedding.py - برنامج نصي لإنشاء التضمينات من ملفات .txt باستخدام نموذج SectENCetRansformer.
• Comm -VectorStore.py - وحدة اتصال تقوم بتحميل التضمينات إلى متجر المتجهات للتخزين والاسترجاع.

الاستخدام

1. استنساخ مستودع متجر المتجهات وإعداده وفقًا للتعليمات.
2. قم بتكوين main.py و get_embedding.py لاستخدام قاعدة بيانات المتاجر المتجه الخاصة بك.
3. قم بتشغيل main.py لتنفيذ خط أنابيب الخرقة مع أي نص إدخال.

متطلبات

• بيثون 3.x
• محولات الجملة - لإنشاء تضمينات نصية
• NLTK - لرمز الجملة
• بيانات اعتماد Google Gemini API لـ llm.py (أو أي واجهة برمجة تطبيقات متوافقة LLM للاستدلال)

تثبيت

pip install -r requirements.txt