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简化RAG部署与AI模型训练的应用

Dialog是为对API开发不熟悉但感兴趣于AI的程序员设计的应用，旨在使用现代框架简化RAG部署。通过提供基于dialog-lib的LLM部署结构，Dialog重点在于人性化RAG回答并扩展其应用范围。使用Docker快速启动，支持PostgresSQL数据库，适配Open-WebUI前端界面。详细教程和全面文档可帮助用户快速上手并高效训练AI模型。

talkd/dialogRAG部署API开发人性化RAGOpen-WebUIGithub开源项目
访问官网GitHub文档

项目简介：Dialog

什么是Dialog？

Dialog是一个专为对人工智能感兴趣并希望部署RAG（检索增强生成）却缺乏API开发经验的程序员设计的应用。这个项目旨在简化RAG的部署过程，利用最新的网页和大语言模型（LLM）交互框架，让用户花费更多时间训练模型，而不是编写代码。

项目背景与目标

起初，Dialog的目标是让RAG的回答更加人性化，将回答范围定义得非常明确且自然。然而，Dialog正在拓展更广泛的方法，以提升RAG的部署和维护，使其对所有人而言都更加友好。

如何运行项目

第一次运行项目时，需要确保已经安装了Docker和Docker Compose。如果没有安装，可以访问Docker网站获取安装指导。以下是简单的运行步骤：

  1. 克隆项目代码库。

  2. 复制环境配置文件并进行初始化：

    cp .env.sample .env

  3. 在.env文件中设置OPENAI_API_KEY变量，使用您自己的OpenAI API键。

  4. 启动服务：

    docker-compose up

运行后，将启动两个服务：

  • db：运行PostgresSQL数据库，以支持聊天历史和文档检索功能。
  • dialog：API服务。

教程与文档

为帮助用户快速上手，Dialog项目团队编写了一些有用的教程：

此外，可以访问项目的文档获取更多信息。

项目支持与维护

感谢所有赞助Dialog项目的支持者，他们帮助项目持续运行和改进。如果您有兴趣成为赞助者，请访问我们的赞助页面。

  • 现有赞助商包括Github Accelerator和Buser。

界面与前端

通过与Open-WebUI的合作，Dialog项目也利用了其聊天界面。希望在自己的应用中使用该界面的用户可以通过修改docker-compose文件来实现：

docker-compose -f docker-compose-open-webui.yml up

维护团队

Dialog项目感谢所有贡献者的参与，并由一支优秀的维护团队进行审核管理：

这个项目由talkd.ai团队倾力打造。

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