RAG(Retrieval Augmented Generation)是一种结合了检索和生成的AI技术框架。它通过从知识库中检索相关信息来增强大语言模型的生成能力,可以帮助模型生成更准确、更可靠的回答。本项目旨在探索和实现RAG技术,包括文档处理、向量检索、prompt engineering等核心模块,帮助开发者更好地理解和应用RAG技术。
- 第1课：手搓一个土得掉渣的RAG
- 第2课：正式上路搞定模型
- 第3课：初步体验问答引擎
- 第4课：最脏最累的文档管理
- 第5课：流式部署
- base.py 可以用来替换Lib\site-packages\llama_index\embeddings\openai\base.py这个文件。其实就是修改了四行代码。懒人专用。我们不要做一个懒人，而是动动手自己照着教程找到源代码的文件修改指定的四行即可。希望你永远不要用到这个文件。
- 本项目的前端页面chat.html，直接双击打开。在文本框中输入问题，然后点击发送按钮即可体验流式对话。
- 问答手册.txt 本项目第一课的那些文本。懒人专用。我们不要做一个懒人，而是动动手自己找篇长文本新建一个txt文件。希望你永远不要用到这个文件。
- learn.ipynb 本项目的所有运行代码。懒人专用。我们不要做一个懒人，而是动动手把本教程所有代码自己复制到空白ipynb文件中亲自运行。希望你永远不要用到这个文件。
- 如果你想参与到项目中来欢迎查看项目的 Issue 查看没有被分配的任务。
- 如果你发现了一些问题，欢迎在 Issue 中进行反馈🐛。
- 如果你对本项目感兴趣想要参与进来可以通过 Discussion 进行交流💬。
- 或者直接发邮件到zishuco@163.com
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| 姓名 | 职责 | 简介 |
|---|---|---|
| 黎伟 | 项目负责人 | datawhale成员 |
| 坐看云起 | 贡献者 | 内测学员 |
| 阿鲁 | 贡献者 | 内测学员 |
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