Precision RAG

Rag de précision: réglage rapide pour construire des systèmes de chiffon de qualité d'entreprise

Ce projet se concentre sur l'ingénierie rapide automatique (APE) pour les systèmes de génération (RAG) (RAG) de récupération.

Objectif commercial:

L'objectif est de simplifier l'interaction LLM via des solutions d'ingénierie rapides. À travers les services liike:

Génération automatique des invites: crée des invites efficaces pour générer un contenu de haute qualité. Génération automatique des données d'évaluation: génère divers cas de test pour une évaluation rapide. Test et classement rapides: évalue les invites et les classe en fonction de l'efficacité.

Installation

1. Créez un environnement virtuel et installez les packages requis:

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

2. Créer un environnement virtuel et installer des dépendances

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. Créez un compte PineCone gratuit et obtenez votre clé API à partir d'ici.

4. Créez un fichier .env et ajoutez les variables suivantes:

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