Precision RAG

RAGO DE PRECISICIÓN: ANTENCIÓN ANTERIOR para construir sistemas de trapo de grado empresarial

Este proyecto se centra en la ingeniería automática rápida (APE) para los sistemas de generación (RAG) de recuperación (RAG).

Objetivo comercial:

El objetivo es simplificar la interacción LLM a través de soluciones de ingeniería rápida. A través de los servicios liike:

Generación automática de pedido: crea indicaciones efectivas para generar contenido de alta calidad. Generación de datos de evaluación automática: genera diversos casos de prueba para una evaluación rápida. Prueba y clasificación rápida: evalúa las indicaciones y las clasifica en función de la efectividad.

Configuración

1. Cree un entorno virtual e instale los paquetes requeridos:

$ python3 -m venv .venv
$ source .venv/bin/activate
$ pip install -r requirements.txt

2. Crear un entorno virtual e instalar dependencias

python3.10 -m venv venv
source venv/bin/activate  # For Unix or MacOS
venv S cripts a ctivate     # For Windows
pip install -r requirements.txt

3. Cree una cuenta de Pinecone gratuita y obtenga su clave API desde aquí.

4. Cree un archivo .env y agregue las siguientes variables:

OPENAI_API_KEY = [ENTER YOUR OPENAI API KEY HERE]
PINECONE_API_KEY = [ENTER YOUR PINECONE API KEY HERE]