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使用自然语言从数据源创建RAG管道

RAGs是一个基于Streamlit的应用程序，使用自然语言从数据源创建RAG管道。用户可以描述任务和参数，查看和修改生成的参数，并通过RAG代理查询数据。项目支持多种LLM和嵌入模型，默认使用OpenAI构建代理。该应用程序提供了一个标准的聊天界面，能够通过Top-K向量搜索或总结功能满足查询需求。了解更多关于安装和配置的信息，请访问GitHub页面或加入Discord社区。

RAGsStreamlitOpenAI数据管道自然语言处理Github开源项目
访问官网GitHub

RAGs 项目介绍

RAGs 是一个基于 Streamlit 构建的应用程序，它允许用户通过自然语言来创建一个基于检索增强生成（RAG）的管道。这个项目的灵感来源于 OpenAI 推出的 GPTs。

主要功能

RAGs 提供了以下主要功能：

  1. 用户可以描述自己的任务（例如"加载这个网页"）以及希望从 RAG 系统中获得的参数（例如"我想检索 X 个文档"）。
  2. 用户可以进入配置视图，查看和修改生成的参数（如 top-k、摘要等）。
  3. 用户可以通过问题来查询 RAG 代理，以获取数据相关的答案。

安装和设置

要使用 RAGs，用户需要克隆项目并进入 rags 项目文件夹。建议创建一个虚拟环境来管理依赖。安装过程主要通过 Poetry 完成。默认情况下，RAGs 使用 OpenAI 作为构建代理和生成的 RAG 代理的后端。用户需要在 .streamlit/secrets.toml 文件中添加 OpenAI 的 API 密钥。

详细概述

RAGs 应用程序包含以下几个主要部分：

  1. 主页：用户在这里通过指导"构建代理"来构建 RAG 管道。主要包括描述数据集、描述任务以及定义 RAG 设置的典型参数。

  2. RAG 配置：这部分展示了由"构建代理"生成的 RAG 参数，用户可以在此查看并手动编辑这些参数。主要参数包括系统提示、是否包含摘要、Top-K 值、块大小、嵌入模型和语言模型等。

  3. 生成的 RAG 代理：这是一个标准的聊天机器人界面，用户可以在这里查询 RAG 代理，获取关于数据的答案。代理能够选择合适的 RAG 工具（如 top-k 向量搜索或摘要）来回答查询。

支持的模型

RAGs 支持多种语言模型和嵌入模型：

  • 构建代理默认使用 OpenAI，但可以自定义为其他 LLM。
  • 生成的 RAG 代理支持多种 LLM，包括 OpenAI、Anthropic、Replicate 和 HuggingFace 的模型。
  • 嵌入模型默认支持 OpenAI 的 text-embedding-ada-002，也支持 HuggingFace 的模型。

资源和支持

如果用户在使用过程中遇到问题，可以在 GitHub 上提交 issue 或加入项目的 Discord 社区寻求帮助。RAGs 是基于 LlamaIndex Python 构建的，为用户提供了一种个性化的 ChatGPT 体验，可以处理用户自己的数据。

总的来说，RAGs 为用户提供了一种简单而强大的方式来创建和管理基于自然语言的 RAG 系统，使得处理和查询个人数据变得更加容易和高效。

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