renumics-rag
使用Renumics RAG进行检索增强生成数据的探索和可视化
Renumics RAG项目使用LangChain和Streamlit实现检索增强生成助手。通过简单的虚拟环境配置，支持GPU和CPU用户可以快速安装相关依赖项。提供对HTML文件的文档索引和通过命令行或Web应用进行文档检索和问题解答的功能。支持OpenAI、Hugging Face模型的集成，并能使用Renumics Spotlight进行数据的交互式探索，帮助用户了解RAG系统的性能与数据分布。
项目介绍：Renumics RAG
Renumics RAG 是一个利用 LangChain 和 Streamlit 的检索增强生成助手示范项目。其主要功能是帮助用户探索和可视化 RAG（检索增强生成）数据，通过对文档进行索引与检索，以便对问题作出有根据的回答。
安装指南
项目要求用户设置一个虚拟环境。在项目目录下，用户需要创建一个 Python 3.8 的虚拟环境，然后激活该环境。接下来，需要安装 RAG 示例包及其他一些相关依赖。该项目提供了 GPU 和 CPU 两种支持方式，可根据个人硬件条件来选择具体的安装方式。
本地配置
对于希望对项目进行编辑的用户，建议先克隆整个代码仓库。用户可以选择使用 pip 或 poetry 来进行项目的可编辑模式安装。此外，如果计划使用 OpenAI 模型，还需创建 .env 文件来存储相关的 API Key 信息。
配置说明
如果用户打算使用 OpenAI 的模型，需在项目目录下创建并配置 .env 文件，提供必要的 API Key 信息。对于使用 Hugging Face 模型的用户，是不需要 .env 文件的。而项目的关键配置，诸如嵌入模型、检索方式等，可以通过该项目中的 settings.yaml 文件进行调整。
使用指南：索引与提问
用户可以通过创建数据库（create-db 命令）来为自己的数据建立索引。项目目前支持 HTML 格式文件的索引。索引完成后，用户可以通过命令行进行文档的检索和问题的回答。
用户还可以启动一个基于网页的应用程序，在浏览器中进行交互。项目的 GUI 界面允许用户输入问题，并基于索引数据库提供答案，答案中还会附带参考的文档来源。
互动探索
用户在提交问题后，可以通过 Renumics Spotlight 进行进一步的深入探索。点击界面上的 “探索”按钮，可以查看所有问题和文档片段的详细信息。项目会提供一个相似度地图，帮助用户理解问题和文档之间的关系。
教程与参考
为了帮助用户更好地理解和使用该项目，Renumics 提供了一些关于如何可视化 RAG 数据的文章。其中包括利用降维技术来让用户和开发者更好地访问嵌入空间的技巧，以及评估检索增强生成系统的新方法。可视化工具可以揭示出文本和问题之间的潜在关系，帮助用户发现有趣的集群和模式。
通过这些功能和工具，Renumics RAG 为用户提供了一个直观而强大的平台来处理和理解复杂的文本数据。
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