rag console chat
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Willkommen in der Lag -Konsolen -Chat -Anwendung, einem einfachen und dennoch leistungsstarken Tool, das die Art und Weise, wie Sie mit weiten Dokumentenrepositories interagieren und mit ihnen extrahieren, verändern und extrahieren sollen. Dieses Projekt implementiert die Einnahme, Einbettung von Dokumenten, Einbettungsgenerierung und Abrufgeneration (RAG). Wenn Sie mit Ihren Daten chatten oder komplexe Themen zusammenfassen möchten, ist die Chat-Anwendung von Lag-Konsolen Ihr Anlaufpunkt für intelligente Informationsverarbeitung.
Rag ist ein neuer Ansatz, der die Stärken des Informationsabrufs und der Erzeugung von natürlicher Sprache kombiniert. Es verbessert die Qualität der generierten Antworten, indem es einen relevanten Kontext aus einem großen Korpus von Dokumenten einbezieht. Die Lag -Pipeline implementiert dies durch:
Eine Vektordatenbank wie Chromadb ist für die Speicherung und Abfrage von Einbettungen von wesentlicher Bedeutung. Es ermöglicht das schnelle Abrufen ähnlicher Dokumente auf der Grundlage der Vektorähnlichkeit, was für den LAV -Prozess von entscheidender Bedeutung ist.
Einbettungen sind numerische Darstellungen von Text, die semantische Informationen erfassen. Sie ermöglichen den Vergleich von Textdaten auf sinnvolle Weise und erleichtern Aufgaben wie Dokumentenähnlichkeit und Clustering.
Befolgen Sie die folgenden Schritte, um die Lag -Pipeline auf Ihrer lokalen Maschine einzurichten:
Installieren Sie Python 3.10+ : Herunterladen und installieren Sie sie von hier aus
Installieren Sie Microsoft Visual Studio C ++ Build -Tools : Dies ist erforderlich, um einige der Abhängigkeiten zu kompilieren. Herunterladen und installieren Sie von hier.
Klonen Sie das Repository :
git clone https://github.com/olifarhaan/rag-console-chat.git
cd rag-console-chatInstallieren Sie Python -Abhängigkeiten : Stellen Sie sicher, dass Sie Python 3.8+ installiert haben. Erstellen Sie dann eine virtuelle Umgebung und installieren Sie die erforderlichen Pakete:
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows, use `venvScriptsactivate`
pip install -r requirements.txt Richten Sie Umgebungsvariablen ein : Erstellen Sie eine .env -Datei im Stammverzeichnis und fügen Sie Ihren OpenAI -API -Schlüssel hinzu:
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
Führen Sie die Anwendung aus : Starten Sie die RAG -Pipeline, indem Sie ausführen:
python app.pyInteragieren Sie mit der Anwendung : Verwenden Sie die Befehlszeilenschnittstelle, um zwischen Chat- und Summarierungsmodi zu wählen, und erkunden Sie die Funktionen der RAG-Pipeline.
Die Lag -Konsolen -Chat -Anwendung ist ein einfaches und dennoch leistungsstarkes Tool, das Ihre Dokumentenverarbeitungs- und Informationsabruffunktionen verbessern soll. Mit seinen fortschrittlichen Funktionen und benutzerfreundlichen Schnittstellen steht es ein Beweis für die Kraft moderner KI-Technologien. Tauchen Sie in die Welt des Rags ein und erleben Sie die Zukunft intelligenter Informationssysteme heute.
Lizenzierung : Dieses Projekt ist unter der MIT -Lizenz lizenziert. Sie können die Software frei verwenden, ändern und verteilen, vorausgesetzt, die ursprüngliche Lizenz und die Urheberrechtsanzeige sind in allen Kopien oder wesentlichen Teilen der Software enthalten.
Diagramm : Das Diagramm wurde unter Verwendung von Meerjungfrau erstellt.
Kontakt : Für Fragen oder Feedback wenden Sie sich bitte an [email protected] oder senden Sie mir eine Nachricht auf linkedIn @olifarhaan.
