LLamaIndex RAG ChatBot

使用llamaindex開發了rag-chatbot

後端??：

入門---------------------------------------------------------------------------------------------首先，設置環境：

 poetry install
poetry shell

默認情況下，我們使用OpenAI LLM（儘管您可以自定義，請參見app/context.py）。結果，您需要在此目錄中的.env文件中指定OpenAI_API_KEY。

示例.env文件：

 OPENAI_API_KEY=<openai_api_key>

其次，生成。 /DATA目錄中文檔的嵌入（如果存在此文件夾 - 否則，請跳過此步驟）：

 python app/engine/generate.py

“要進行生成嵌入並有關矢量搜索索引的更多信息----------------------------------------------------------參見

第三，運行開發服務器：

 python main.py

然後調用API端點 /API /CHAT以查看結果：

 curl --location 'localhost:8000/api/chat' 
--header 'Content-Type: application/json' 
--data '{ "messages": [{ "role": "user", "content": "Hello" }] }'
You can start editing the API by modifying app/api/routers/chat.py. The endpoint auto-updates as you save the file.

打開http：// localhost：8000/docs使用瀏覽器查看API的Swagger UI。

API允許CORS的所有起源簡化開發。您可以通過將環境變量設置為產品來改變此行為：

 ENVIRONMENT=prod uvicorn main:app

了解更多信息以了解有關LlamainDex的更多信息，看看以下資源：

Llamaindex文檔 - 了解LlamainDex。您可以查看LlamainDex GitHub存儲庫 - 歡迎您的反饋和貢獻！

前端 ？ ？ ：

入門------------------------------------首先，安裝依賴項：

 npm install

第二，運行開發服務器：

 npm run dev
Open http://localhost:3000 with your browser to see the result.

您可以通過修改app/page.tsx開始編輯頁面。編輯文件時，頁面自動更新。

該項目使用Next/Font自動優化和加載自定義的Google字體。

了解更多信息以了解有關LlamainDex的更多信息，看看以下資源：

Llamaindex文檔 - 了解LlamainDex（Python功能）。 LlamainDexts文檔 - 了解LlamainDex（打字稿功能）。您可以查看LlamainDexts GitHub存儲庫 - 歡迎您的反饋和貢獻！