RAG Framework

抹布框架

Python框架使用矢量店數據庫實現檢索型生成（RAG）。該框架利用矢量商店存儲庫來存儲和檢索嵌入以進行有效的抹布實現。

結構

• main.py-主要的抹布管道框架，處理輸入和編排抹布流。
• llm.py-與Google Gemini API接口的模塊，模擬大型語言模型（LLM）以生成響應。
• get_embedding.py-一個用於使用sencencetransformer模型從.txt文件生成嵌入的腳本。
• comm -vectorstore.py-一個通信模塊，將嵌入到矢量存儲店進行存儲和檢索。

用法

1. 克隆矢量商店存儲庫並根據說明進行設置。
2. 配置main.py和get_embedding.py以使用您的矢量店數據庫。
3. 運行main.py使用任何輸入文本執行RAG管道。

要求

• Python 3.x
• 句子轉換器 - 用於生成文本嵌入
• NLTK-用於句子令牌化
• Google Gemini API憑證（或任何兼容推理的llm.py API）

安裝

pip install -r requirements.txt