LangGraphRAG

Langgragg

Langgragg es un sistema de generación de recuperación (RAG) basado en la terminal implementado con Langgraph. La arquitectura está diseñada para manejar consultas enrutándolas a través de una serie de procesos que involucran almacenamiento en caché del historial de mensajes, transformación de consultas y recuperación de documentos de una base de datos vectorial.

Estructura de proyectos

El proyecto se divide en varios módulos, cada uno responsable de funcionalidades específicas:

1. Arquitectura : define el flujo del sistema RAG.
2. Datos : contiene archivos de datos y modelos.
3. Módulos : alberga la lógica y funciones principales.

Instrucciones de configuración

Siga estos pasos para configurar y ejecutar el proyecto:

1. Clon el repositorio :

   git clone https://github.com/ranguy9304/LangGraphRAG.git
   cd LangGraphRAG

2. Crear un entorno virtual :

   python3.12 -m venv venv
   source venv/bin/activate  # On Windows use `venvScriptsactivate`

3. Instale los requisitos :

   pip install -r requirements.txt
   choco install wkhtmltopdf

4. Configurar las variables de entorno :

   • Copie el archivo de entorno de ejemplo:

     cp .env.example .env

   • Modifique el archivo .env para agregar su clave GPT:

      OPENAI_API_KEY = your_gpt_key_here

   • Agregue sus URL de la página web si usa páginas web (mantenga la coma separada sin cotizaciones):

      URLS = url1,url2

   • Establezca GET_WEB_PAGES_TO_PDF en true si descarga las páginas web más falso:

      GET_WEB_PAGES_TO_PDF = False
     

   • Establezca el CONVERT_PDF_TO_MD en true si ya tiene pdf más falso:

      CONVERT_PDF_TO_MD = True
     

   • Si se usa documentos PDF directamente, guárdelos directamente en la ruta utilizada en INTERMEDIATE_PDF_DIR
   • Si se usa documentos .md, guárdelos directamente en la ruta utilizada en DATA_DIR

5. Documentos de configuración : desde la ejecución del directorio raíz

   python modules/processDocs.py

   Esto establece las páginas web y los documentos. No olvide modificar los parámetros de procesamiento de documentos en .env según sus necesidades.

6. Ejecute el programa principal :

   python main.py

Uso

• El sistema maneja consultas enrutándolas a través de diferentes procesos.
• Utiliza Langgraph para administrar el flujo y las interacciones entre los módulos.

Diagramas

Creación de DB vectorial

Arquitectura de trapo

Contribución

No dude en bifurcar el repositorio y enviar solicitudes de extracción. Para cambios importantes, abra un tema para discutir lo que le gustaría cambiar.

Licencia

MIT