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RAG-GPT学习资料汇总-基于LLM和RAG技术的智能问答系统

RayRay
RAG-GPT智能客服系统部署LLM后台管理Github开源项目

RAG-GPT学习资料汇总-基于LLM和RAG技术的智能问答系统

RAG-GPT是一个基于大语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)技术的智能问答系统,可以快速构建企业级知识库问答机器人。本文汇总了RAG-GPT的相关学习资料,帮助读者了解和使用这一强大的AI工具。

1. RAG-GPT项目简介

RAG-GPT是一个开源项目,旨在快速构建智能客服系统。它具有以下主要特点:

  • 基于Flask、LLM和RAG技术构建
  • 包含前端、后端和管理控制台
  • 支持云端LLM和本地LLM
  • 支持多种知识库类型,如网站、URL和本地文件
  • 提供灵活的配置和管理功能
  • 具有美观的用户界面

项目地址:https://github.com/gpt-open/rag-gpt

在线演示:https://langchain-bot.open-sora.ai/

2. 系统架构

RAG-GPT采用了在线检索的架构,主要包括以下组件:

  • 向量数据库:存储文档的嵌入向量
  • 检索器:根据query检索相关文档
  • LLM:生成回答
  • 知识库:包含各类文档资料

RAG-GPT架构图

3. 部署指南

RAG-GPT支持多种部署方式:

Docker部署

docker-compose up --build

源码部署

  1. 克隆代码
  2. 配置环境变量
  3. 安装依赖
  4. 初始化数据库
  5. 启动服务

详细步骤请参考部署文档。

4. 使用教程

  1. 登录管理控制台
  2. 导入知识库数据(支持网站、URL、本地文件)
  3. 测试聊天机器人
  4. 嵌入到自己的网站

管理控制台提供了灵活的配置选项,可以自定义初始消息、建议消息、头像等。

5. 开发资源

6. 相关技术

  • 大语言模型(LLM):OpenAI GPT、Zhipu GLM等
  • 向量数据库:Pinecone、Milvus等
  • 检索增强生成(RAG)
  • Flask Web框架
  • SQLite数据库

7. 总结

RAG-GPT为快速构建智能问答系统提供了一个强大的解决方案。它结合了先进的LLM和RAG技术,并提供了便捷的部署和管理工具。无论是企业客服、知识管理还是其他场景,RAG-GPT都可以很好地满足需求。欢迎读者尝试使用并为该开源项目做出贡献!

希望本文对您了解和使用RAG-GPT有所帮助。如有任何问题,欢迎在GitHub项目中提出issue或PR。让我们一起推动智能问答技术的发展!

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