LangGraphRAG

Langgraphrag

Langgraphrag est un système de génération (RAG) de récupération basé sur un terminal implémenté à l'aide de Langgraph. L'architecture est conçue pour gérer les requêtes en les acheminant à travers une série de processus impliquant la mise en cache de l'historique des messages, la transformation des requêtes et la récupération de documents à partir d'une base de données vectorielle.

Structure du projet

Le projet est divisé en plusieurs modules, chacun responsable de fonctionnalités spécifiques:

1. Architecture : définit le flux du système de chiffon.
2. Données : contient des fichiers de données et des modèles.
3. Modules : abrite la logique et les fonctions de base.

Instructions de configuration

Suivez ces étapes pour configurer et exécuter le projet:

1. Clone le référentiel :

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

2. Créer un environnement virtuel :

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

3. Installez les exigences :

   pip install -r requirements.txt
   choco install wkhtmltopdf

4. Configurer les variables d'environnement :

   • Copiez l'exemple de fichier d'environnement:

     cp .env.example .env

   • Modifiez le fichier .env pour ajouter votre clé GPT:

      OPENAI_API_KEY = your_gpt_key_here

   • Ajoutez vos URL de la page Web si vous utilisez des pages Web (gardez-la à la virgule séparée sans citations):

      URLS = url1,url2

   • Définissez le GET_WEB_PAGES_TO_PDF sur true si le téléchargement des pages Web d'autre est false:

      GET_WEB_PAGES_TO_PDF = False
     

   • Définissez le CONVERT_PDF_TO_MD sur true si déjà pdf else false:

      CONVERT_PDF_TO_MD = True
     

   • Si vous utilisez des documents PDF, les stockez directement dans le chemin utilisé dans INTERMEDIATE_PDF_DIR
   • Si vous utilisez des documents .md les stocker directement dans le chemin utilisé dans DATA_DIR

5. Documents de configuration : à partir de l'exécution du répertoire racine

   python modules/processDocs.py

   Cela met en place les pages Web et les documents. N'oubliez pas de modifier les paramètres de traitement des documents dans .env selon vos besoins.

6. Exécutez le programme principal :

   python main.py

Usage

• Le système gère les requêtes en les achetant à travers différents processus.
• Il utilise Langgraph pour gérer l'écoulement et les interactions entre les modules.

Diagrammes

Création de DB vectorielle

Architecture de chiffon

Contribution

N'hésitez pas à alimenter le référentiel et à soumettre des demandes de traction. Pour les modifications majeures, veuillez ouvrir un problème pour discuter de ce que vous aimeriez changer.

Licence

Mit