企业级RAG系统从入门到精通——项目教程

企业级RAG系统从入门到精通——项目教程

MasteringRAG 企业级RAG系统从入门到精通 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MasteringRAG

1. 项目目录结构及介绍

本项目是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统教程，目录结构如下：

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├── assets
├── data
├── evaluation
├── generation
├── new_arch
├── outputs
├── products
├── retrieval
├── split
├── .gitignore
├── 00_PDF解析与QA抽取_v1.1.ipynb
├── 00_PDF解析与QA抽取_v1.ipynb
├── 01_baseline.ipynb
├── LICENSE
├── README.md
├── build_embedding_sample_v1.ipynb
├── build_embedding_sample_v2.ipynb
├── finetune_bge_embedding_v1.sh
├── finetune_bge_embedding_v2.sh
├── finetune_bge_embedding_v3.sh
├── finetune_bge_embedding_v4.sh
├── finetune_bge_reranker_base_v1.sh
├── ...

• assets：存储项目所需的静态资源文件。
• data：包含项目中使用的数据集。
• evaluation：存放评估指标和评估脚本。
• generation：与生成相关的代码和Notebook文件。
• new_arch：包含新架构的代码和Notebook文件。
• outputs：生成结果的输出目录。
• products：可能包含与产品化相关的代码或文件。
• retrieval：检索模块相关的代码和Notebook文件。
• split：文档切分相关的代码和Notebook文件。
• .gitignore：Git忽略文件，指定不需要提交到版本控制系统的文件。
• *.ipynb：Jupyter Notebook文件，包含项目的主要实现和文档。
• LICENSE：项目许可证文件。
• README.md：项目说明文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是Jupyter Notebook文件，例如00_PDF解析与QA抽取_v1.1.ipynb。这个文件是项目的入口点，用于加载数据、初始化模型和执行基本的操作流程。

在启动文件中，您将看到以下步骤：

• 导入必要的Python库。
• 加载数据集。
• 初始化模型或相关组件。
• 执行基本的流程，如数据预处理、模型训练或推理。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常用于定义项目的全局参数，例如数据路径、模型参数等。在本项目中，配置文件可能是.sh脚本文件，例如finetune_bge_embedding_v1.sh。

配置文件可能包含以下内容：

• 设置环境变量。
• 定义模型训练或推理的参数。
• 指定数据集路径。
• 配置其他必要的项目参数。

这些配置文件可以在项目的不同阶段进行修改，以适应不同的需求或实验设置。

请根据以上介绍，结合项目实际情况，对相应文件进行配置和使用，以更好地理解和运用本项目。

MasteringRAG 企业级RAG系统从入门到精通 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MasteringRAG