txtchat学习资料汇总 - 基于检索增强生成的智能搜索应用

txtchat简介

txtchat是一个基于Python构建的检索增强生成(RAG)和语言模型驱动的智能搜索应用框架。它可以集成到各种消息平台中,通过AI驱动的响应来回答用户的查询。txtchat支持使用大型语言模型(LLMs)、小型模型或两者结合的工作流。

主要特性

• 基于检索增强生成(RAG)技术,可以从大规模文档中提取相关信息
• 支持集成到各种消息平台,如Rocket.Chat
• 提供多种预设persona,如Wikipedia问答、文本摘要、翻译等
• 可以自定义工作流,连接到自己的数据源
• 开源、灵活、易于扩展

快速开始

1. 安装txtchat:

pip install git+https://github.com/neuml/txtchat

2. 设置消息平台(以Rocket.Chat为例):

export AGENT_URL=ws://localhost:3000/websocket
export AGENT_USERNAME=<Rocket Chat User>
export AGENT_PASSWORD=<Rocket Chat User Password>

3. 启动一个预设persona:

python -m txtchat.agent wikitalk.yml

学习资源

官方文档

• GitHub 项目主页 - 包含详细的使用说明和示例
• txtai 文档 - txtchat 底层使用的 txtai 库

教程和示例

• 50+ Jupyter Notebook 示例 - 涵盖了 txtai 的各种用法
• Hugging Face Space 示例 - 可下载的工作流示例

视频教程

• YouTube 视频列表 - 展示了 txtchat 的各种功能

预设 Persona

• Wikitalk - 基于维基百科的问答
• Summary - 文本摘要
• Mr. French - 英语到法语翻译

博客文章

• Introducing txtchat — Retrieval Augmented Generation (RAG) powered search - txtchat 项目介绍

进阶使用

要将 txtchat 连接到自己的数据,你需要创建一个 txtai 工作流。以下是一个简单的 Hacker News 索引工作流示例:

path: /tmp/hn
embeddings:
  path: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
  content: true
tabular:
  idcolumn: url
  textcolumns:
  - title
workflow:
  index:
    tasks:
    - batch: false
      extract:
      - hits
      method: get
      params:
        tags: null
      task: service
      url: https://hn.algolia.com/api/v1/search?hitsPerPage=50
    - action: tabular
    - action: index
writable: true

更多自定义工作流的示例,请参考 GitHub 项目示例目录。

总结

txtchat 为构建智能搜索和对话应用提供了一个强大而灵活的框架。通过本文提供的资源,你应该能够快速上手并开始探索 txtchat 的各种可能性。无论是用于个人项目还是企业应用,txtchat 都能帮助你构建出色的 AI 驱动的搜索和对话系统。

希望这个学习资料汇总能帮助你更好地了解和使用 txtchat。如果你在使用过程中遇到任何问题,欢迎查阅官方文档或在 GitHub 上提出问题。祝你的 txtchat 之旅愉快且富有成效!