bRAG-langchain 项目使用与配置指南

bRAG-langchain 项目使用与配置指南

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. 项目目录结构及介绍

bRAG-langchain 项目目录结构如下：

bRAG-langchain/
├── .gitignore
├── .github/
├── assets/
│   └── img/
├── docs/
├── notebooks/
├── test/
├── .env.example
├── gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── full_basic_rag.ipynb
├── requirements.txt

• .gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。
• .github/: 包含 GitHub Actions 工作流和代码审查配置等。
• assets/: 存储项目资产，如图片等。
• docs/: 存储项目文档。
• notebooks/: 包含 Jupyter 笔记本，用于项目开发与测试。
• test/: 包含项目的测试代码。
• .env.example: 配置文件的示例，用于设置环境变量。
• gitignore: .gitignore 文件的备份。
• LICENSE: 项目的许可证信息。
• README.md: 项目说明文件。
• full_basic_rag.ipynb: 一个基础的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）聊天机器人示例。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 full_basic_rag.ipynb，这是一个 Jupyter Notebook 文件。该文件提供了一个完整的 RAG 聊天机器人的示例代码，可以用来快速开始项目开发。

在开始使用之前，需要确保已经安装了项目依赖的 Python 包，这些依赖在 requirements.txt 文件中列出。

启动 Jupyter Notebook 并运行 full_basic_rag.ipynb 的步骤如下：

1. 克隆项目仓库到本地：

   git clone https://github.com/BragAI/bRAG-langchain.git
   cd bRAG-langchain
   

2. 创建并激活虚拟环境（确保使用 Python 3.11.11）：

   python3.11 -m venv venv
   source venv/bin/activate  # macOS/Linux
   venv\Scripts\activate  # Windows
   

3. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 运行 Jupyter Notebook：

   jupyter notebook full_basic_rag.ipynb
   

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 .env.example，这是一个环境变量的配置文件示例。在实际使用中，需要将 .env.example 复制为 .env，并填入实际的环境变量值。

.env.example 文件可能包含以下内容：

# LLM Model - Get key at https://platform.example.com
LLM_MODEL_KEY=your_model_key

将 .env.example 复制为 .env 并修改：

cp .env.example .env

然后编辑 .env 文件，填入相应的环境变量值。

以上是 bRAG-langchain 项目的基本目录结构、启动文件和配置文件的介绍。通过这些基本介绍，您可以开始探索和开发项目。

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