RecAI 项目使用教程

RecAI 项目使用教程

RecAI Bridging LLM and Recommender System. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/RecAI

1. 项目目录结构及介绍

RecAI 项目的目录结构如下：

RecAI/
├── InteRecAgent/
├── Knowledge_Plugin/
├── RecExplainer/
├── RecLM-emb/
├── RecLM-eval/
├── RecLM-gen/
├── assets/
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── LICENSE.txt
├── RAI_FAQ.md
├── README.md
├── SECURITY.md
├── SUPPORT.md
└── pull_request_template.md

目录介绍

• InteRecAgent/: 包含推荐 AI 代理的相关代码，结合了大型语言模型（LLM）和传统推荐模型的优势。
• Knowledge_Plugin/: 包含通过个性化提示注入知识的代码，增强 LLM 的领域特定能力。
• RecExplainer/: 包含使用 LLM 作为代理模型来解释推荐模型的代码。
• RecLM-emb/: 包含用于项目检索的嵌入模型代码，优化了文本嵌入。
• RecLM-eval/: 包含评估语言模型推荐系统的代码。
• RecLM-gen/: 包含通过微调生成推荐语言模型的代码。
• assets/: 包含项目所需的静态资源文件。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则。
• LICENSE.txt: 项目的 MIT 许可证。
• RAI_FAQ.md: 关于负责任 AI 的常见问题解答。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• SECURITY.md: 项目的安全政策。
• SUPPORT.md: 项目的支持信息。
• pull_request_template.md: 提交 PR 时的模板文件。

2. 项目启动文件介绍

RecAI 项目没有明确的单一启动文件，因为其功能分布在多个模块中。每个模块可能有自己的启动脚本或入口文件。例如：

• InteRecAgent/ 目录下可能有一个 main.py 文件，用于启动推荐 AI 代理。
• RecLM-emb/ 目录下可能有一个 run.py 文件，用于启动嵌入模型。

具体启动文件需要根据实际代码结构来确定。

3. 项目配置文件介绍

RecAI 项目可能包含多个配置文件，用于配置不同的模块和功能。常见的配置文件可能包括：

• config.yaml: 用于配置项目的基本参数，如数据路径、模型路径等。
• environment.yml: 用于配置项目的依赖环境，通常用于 Conda 环境。
• .env: 用于配置环境变量，如 API 密钥、数据库连接等。

具体配置文件的位置和内容需要根据实际代码结构来确定。

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以上是 RecAI 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用 RecAI 项目。

RecAI Bridging LLM and Recommender System. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/RecAI