UltraRAG 项目使用教程
UltraRAG Build & Optimize your RAG. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ul/UltraRAG
1. 项目的目录结构及介绍
UltraRAG 项目是一个模块化、易于定制的 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系统框架。以下是项目的目录结构及其简要介绍:
UltraRAG/
├── .github/ # GitHub 相关的模板文件
├── .streamlit/ # Streamlit 相关的配置文件
├── config/ # 配置文件目录
├── docs/ # 文档目录
├── examples/ # 示例代码目录
├── scripts/ # 脚本目录,包括数据下载等脚本
├── ultrarag/ # UltraRAG 核心代码目录
├── Dockerfile # Docker 配置文件
├── LICENSE.txt # 项目许可证文件
├── README.md # 项目说明文件
├── docker-compose.yml # Docker Compose 配置文件
├── requirements.txt # 项目依赖文件
└── setup.py # 项目设置文件
.github/
:包含 GitHub Actions 工作流等 GitHub 相关配置。.streamlit/
:Streamlit 应用程序的配置文件。config/
:包含项目的配置文件,如模型下载列表等。docs/
:存放项目文档。examples/
:包含示例代码,用于展示如何使用 UltraRAG。scripts/
:包含一些辅助脚本,例如用于下载模型和数据的脚本。ultrarag/
:包含 UltraRAG 的核心实现代码。Dockerfile
:用于创建 UltraRAG 的 Docker 容器。LICENSE.txt
:Apache-2.0 许可证文本。README.md
:项目的说明文档,通常包含项目介绍、安装和快速开始指南。docker-compose.yml
:用于定义和运行多容器 Docker 应用程序。requirements.txt
:列出了项目运行所需的 Python 包依赖。setup.py
:用于构建和打包 Python 项目。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要依赖于 streamlit
工具。以下是如何启动 UltraRAG 的前端页面:
- 使用 Docker:运行以下命令后,在浏览器中访问
http://localhost:8843
。docker-compose up --build -d
- 使用 Conda:首先创建并激活一个名为
ultrarag
的 conda 环境,然后安装相关依赖,并运行以下命令启动 demo 页面。conda create -n ultrarag python=3.10 conda activate ultrarag pip install -r requirements.txt python scripts/download_model.py streamlit run ultrarag/webui/webui.py --server.fileWatcherType none
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要位于 config/
目录下,以下是其中几个重要的配置文件:
models_download_list.yaml
:列出项目所需下载的模型及其相关信息。- 其他配置文件可能包括数据源、模型参数、评估指标等设置。
配置文件使用 YAML 格式,可以根据具体需求进行修改,以适应不同的使用场景。
UltraRAG Build & Optimize your RAG. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ul/UltraRAG
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考