开源项目安装与配置指南

开源项目安装与配置指南

rag-using-langchain-amazon-bedrock-and-opensearch RAG with langchain using Amazon Bedrock and Amazon OpenSearch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/rag-using-langchain-amazon-bedrock-and-opensearch

1. 项目基础介绍

本项目是一个开源示例，展示了如何使用Retrieval Augmented Generation (RAG) 方法，结合Amazon Bedrock和Amazon OpenSearch来实现文本嵌入和增强型生成。它主要用于辅助提示工程任务，以从大型语言模型（LLM）获得更准确的响应。该项目主要使用Python编程语言。

2. 关键技术和框架

• Retrieval Augmented Generation (RAG): 一种结合检索和生成的方法，用于增强自然语言处理模型的能力。
• Amazon Bedrock: 提供基础模型服务的平台，本项目使用它来生成文本嵌入。
• Amazon OpenSearch: 用于存储和检索文本嵌入的搜索和分析引擎。
• LangChain: 一个用于连接LLM和向量数据库的工具链。
• Terraform: 用于创建和管理云基础设施的开源工具。

3. 准备工作与安装步骤

准备工作

• 确保系统中已安装Python 3.11.4版本。
• 安装virtualenv来创建一个干净的环境：pip install virtualenv
• 创建并激活虚拟环境：python -m virtualenv venv 和 source ./venv/bin/activate
• 安装所需依赖：pip install -r requirements.txt
• 安装Terraform：brew tap hashicorp/tap 和 brew install hashicorp/tap/terraform
• 在模型访问页面启用你想要使用的基础模型。

安装步骤

1. 初始化Terraform

   • 切换到terraform目录下：cd ./terraform
   • 初始化Terraform配置：terraform init

2. 创建OpenSearch集群

   • 应用Terraform配置来创建OpenSearch集群：terraform apply -auto-approve
   • 注意：这个集群仅用于测试，其端点是公开的。

3. 加载数据到OpenSearch

   • 使用脚本将数据加载到OpenSearch中：python load-data-to-opensearch.py --recreate 1 --early-stop 1
   • 可选参数：
     • --recreate：重建OpenSearch中的索引。
     • --early-stop：仅加载100个嵌入文档到OpenSearch中。
     • --index：使用不同于默认的索引名。
     • --region：如果你不在默认的us-east-1区域，可以指定其他区域。
     • --multi-tenant：使用多租户模式，将数据加载到带有租户ID的索引中。

4. 使用RAG查询LLM

   • 执行脚本查询LLM模型：python ask-bedrock-with-rag.py --ask "你的问题在这里"
   • 可选参数：
     • --index：使用不同的索引名。
     • --region：指定不同的区域。
     • --bedrock-model-id：选择不同于默认的模型。
     • --tenant-id：仅过滤特定的租户ID。

5. 清理资源

   • 删除Terraform创建的资源：cd ./terraform 和 terraform destroy
   • 当提示确认时，输入yes并按回车确认。

通过以上步骤，你可以成功安装和配置该项目，开始使用RAG方法与Amazon Bedrock和OpenSearch进行文本嵌入和增强型生成。

rag-using-langchain-amazon-bedrock-and-opensearch RAG with langchain using Amazon Bedrock and Amazon OpenSearch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/rag-using-langchain-amazon-bedrock-and-opensearch