懂AI
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构建评估和优化生产级RAG应用的实践指南

本项目提供了一个实践指南，聚焦于检索增强生成(RAG)应用的构建、评估和优化。内容涵盖基础RAG堆栈设置、评估套件创建、性能优化等关键环节。通过实操，开发者可学习如何利用大型语言模型(LLMs)处理私有数据，开发聊天机器人等AI应用。

RAGLLMAI工程评估优化生产应用Github开源项目
GitHub

构建、评估和优化用于生产环境的RAG应用

大型语言模型（LLMs）正在彻底改变用户搜索、交互和生成新内容的方式。最近出现了一些围绕检索增强生成（RAG）的技术栈和工具包，使用户能够使用LLMs在自己的私有数据上构建聊天机器人等应用程序。然而，虽然搭建一个简单的RAG技术栈很容易，但要使其达到生产质量标准却很困难。要成为一名AI工程师，你需要学习评估和优化RAG应用的原则性开发实践 - 从数据参数到检索算法再到微调。

本工作坊将指导你完成这个开发过程。你将从基本的RAG技术栈开始，创建初始评估套件，然后尝试不同的高级技术来提高RAG性能。

环境设置

设置Python环境

  1. 创建并激活Python虚拟环境
python3 -m venv rag
source rag/bin/activate
  1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

设置PostgreSQL

  1. 安装Docker：按照https://docs.docker.com/engine/install/的操作系统特定说明进行安装
  2. 使用Docker Compose启动PostgreSQL（在项目目录下）
docker-compose up -d

准备OpenAI凭证

  1. 如果没有，请在https://platform.openai.com/account/api-keys创建一个

开始使用

我们将学习3个笔记本，请按以下步骤操作：

jupyter lab

核心依赖

llama-index
ray[data]

# 用于笔记本
jupyter

# 用于PostgreSQL
sqlalchemy[asyncio]
pgvector
psycopg2-binary
asyncpg

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