bRAG-langchain 项目安装与配置指南

bRAG-langchain 项目安装与配置指南

bRAG-langchain Everything you need to know to build your own RAG application 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/br/bRAG-langchain

1. 项目基础介绍

bRAG-langchain 是一个开源项目，专注于探索和实现 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术。RAG 结合了检索和生成的方法，用于提升自然语言处理任务的效果，比如问答系统。该项目提供了多个 Jupyter 笔记本，涵盖了从基础设置到高级定制的各种实践指南。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): 结合检索和生成的技术，以提供更准确的文本生成。
• ** embeddings**: 使用各种模型生成文本的向量表示，以便于检索。
• 向量存储: 如 ChromaDB 和 Pinecone，用于高效相似性搜索。
• LLM (Large Language Model): 大型语言模型，用于理解和生成自然语言。
• prompt-based 方法: 使用提示语来引导模型生成或检索信息。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装前，请确保您的系统中已安装以下软件：

• Python 3.11.11（推荐版本）
• Git

详细安装步骤

步骤 1: 克隆项目仓库

打开终端或命令提示符，运行以下命令以克隆项目仓库：

git clone https://github.com/bRAGAI/bRAG-langchain.git

然后，进入项目目录：

cd bRAG-langchain

步骤 2: 创建虚拟环境

使用 Python 3.11.11 创建一个虚拟环境：

python3.11 -m venv venv

激活虚拟环境：

对于 macOS/Linux：

source venv/bin/activate

对于 Windows：

venv\Scripts\activate

步骤 3: 验证并修复 Python 版本

如果虚拟环境中默认的 Python 版本不是 3.11.11，请运行以下命令来验证并切换到正确版本：

python --version

如果版本不正确，请检查环境变量配置或重新创建虚拟环境。

完成这些步骤后，您就可以开始探索和使用 bRAG-langchain 项目的各种功能了。按照项目提供的 Jupyter 笔记本中的指南，您可以逐步学习如何设置和运行 RAG 系统。

bRAG-langchain Everything you need to know to build your own RAG application 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/br/bRAG-langchain