RAG Framework

抹布框架

Python框架使用矢量店数据库实现检索型生成（RAG）。该框架利用矢量商店存储库来存储和检索嵌入以进行有效的抹布实现。

结构

• main.py-主要的抹布管道框架，处理输入和编排抹布流。
• llm.py-与Google Gemini API接口的模块，模拟大型语言模型（LLM）以生成响应。
• get_embedding.py-一个用于使用sencencetransformer模型从.txt文件生成嵌入的脚本。
• comm -vectorstore.py-一个通信模块，将嵌入到矢量存储店进行存储和检索。

用法

1. 克隆矢量商店存储库并根据说明进行设置。
2. 配置main.py和get_embedding.py以使用您的矢量店数据库。
3. 运行main.py使用任何输入文本执行RAG管道。

要求

• Python 3.x
• 句子转换器 - 用于生成文本嵌入
• NLTK-用于句子令牌化
• Google Gemini API凭证（或任何兼容推理的llm.py API）

安装

pip install -r requirements.txt