Precision RAG

Rano de precisão: ajuste imediato para a construção de sistemas de pano de grau corporativo

Este projeto se concentra na engenharia imediata automática (APE) para os sistemas de geração de recuperação de recuperação (RAG).

Objetivo de negócios:

Os objetivos é simplificar a interação LLM por meio de soluções de engenharia rápidas. Através dos serviços liike:

Geração de prompt automático: cria instruções eficazes para gerar conteúdo de alta qualidade. Geração de dados de avaliação automática: gera diversos casos de teste para avaliação imediata. Teste e classificação rápidos: avalia os avisos e os classifica com base na eficácia.

Configurar

1. Crie um ambiente virtual e instale os pacotes necessários:

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

2. Crie um ambiente virtual e instale dependências

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. Crie uma conta Pinecone gratuita e obtenha sua chave da API a partir daqui.

4. Crie um arquivo .env e adicione as seguintes variáveis:

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