RAG Me Up 使用教程

RAG Me Up 使用教程

RAGMeUp Generic rag framework to apply the power of LLMs on any given dataset 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAGMeUp

1. 项目介绍

RAG Me Up 是一个通用的框架（包含服务器和用户界面），它能够让你轻松地在自己的数据集上实现基于大型语言模型（LLM）的检索增强生成（RAG）。该框架核心是一个小巧轻量的服务器，以及几种与服务器通信的用户界面（UI）运行方式，用户也可以编写自己的UI。

RAG Me Up 支持在至少具有 16GB 显存（vRAM）的 GPU 上运行，以使用默认的指令模型。结合 RAG 的力量和微调技术，可以查看 LLaMa2Lang 仓库，了解如何微调 LLM，并将其用于 RAG Me Up。

2. 项目快速启动

以下是快速启动 RAG Me Up 的步骤：

首先，克隆项目仓库：

git clone https://github.com/FutureClubNL/RAGMeUp.git

然后，进入服务器目录并安装依赖：

cd server
pip install -r requirements.txt

接下来，运行服务器：

python server.py

对于 Scala 用户界面，确保安装了 JDK 17 或更高版本，下载并安装 SBT，然后在 server/scala 目录下运行：

sbt run

或者，下载编译后的二进制文件并运行：

bin/ragemup(.bat)

如果使用 Postgres（推荐用于生产环境），请按照以下步骤进行：

在 postgres 目录中，有一个 Dockerfile，构建它：

docker build -t ragmeup-pgvector-pgsearch .

然后运行容器：

docker run --name ragmeup-pgvector-pgsearch -e POSTGRES_USER=langchain -e POSTGRES_PASSWORD=langchain -e POSTGRES_DB=langchain -p 6024:5432 -d ragmeup-pgvector-pgsearch

在开始使用后，自定义的 PostgresBM25Retriever 会自动为您创建正确的索引。

3. 应用案例和最佳实践

RAG Me Up 框架适用于多种场景，以下是一些典型的应用案例：

• 问答系统：使用 RAG Me Up 创建一个基于文档的问答系统，可以准确快速地回答用户的问题。
• 信息检索：在大量数据中检索相关信息，支持复杂查询和丰富的上下文。
• 内容生成：根据用户输入生成高质量的内容，例如文章、报告等。

最佳实践包括：

• 在部署前对模型进行充分的训练和微调。
• 使用有效的文档分割策略以提高检索效率。
• 选择合适的向量数据库和索引策略，以优化检索性能。

4. 典型生态项目

RAG Me Up 作为开源项目，可以与其他开源项目相结合，以下是一些典型的生态项目：

• LangChain：一个用于构建基于语言模型的应用程序的开源框架。
• Milvus：一个向量数据库，用于高效地存储和检索嵌入向量。
• Ollama：一个开源的 LLM 后端，可以与 RAG Me Up 集成使用。

通过结合这些项目，可以构建更加强大和灵活的 AI 应用程序。

RAGMeUp Generic rag framework to apply the power of LLMs on any given dataset 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAGMeUp