Cache-Augmented Generation (CAG) 项目使用教程

Cache-Augmented Generation (CAG) 项目使用教程

【免费下载链接】CAG Cache-Augmented Generation: A Simple, Efficient Alternative to RAG 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cag/CAG

1. 项目目录结构及介绍

Cache-Augmented Generation (CAG) 项目是一个开源项目，旨在提供一个简单、高效的替代检索增强生成（RAG）的方案。项目的目录结构如下：

• cag/: 包含项目的主要代码文件。
• data_cache/: 存储数据缓存文件。
• datasets/: 存放训练数据集。
• results/: 用于保存实验结果。
• scripts/: 包含脚本文件，用于执行项目任务。
• .env.template: 配置文件模板，用于创建环境变量。
• .gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。
• Dockerfile: 用于构建 Docker 容器的文件。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目说明文件。
• downloads.sh: 用于下载所需数据集的脚本。
• kvcache.py: 用于 CAG 实验的 Python 脚本。
• rag.py: 用于 RAG 实验的 Python 脚本。
• pdm.lock: 项目依赖锁定文件。
• pyproject.toml: 项目配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 kvcache.py 和 rag.py。

• kvcache.py: 此文件是用于执行 CAG 实验的主要脚本。它包含用于加载模型、处理数据集、生成响应等功能的代码。
• rag.py: 此文件是用于执行 RAG 实验的脚本。它同样包含用于加载模型、处理数据集、进行检索等功能的代码。

可以通过 Python 解释器直接运行这些脚本，并提供相应的参数来配置实验。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 .env.template 文件进行。这是一个环境变量配置文件，需要根据实际情况进行编辑。以下是一些可能需要配置的环境变量：

• HF_TOKEN: Hugging Face 的访问令牌，用于访问模型和数据集。
• 其他可能需要的模型特定或数据集特定的配置。

要使用配置文件，需要将 .env.template 复制为 .env 并填写相应的配置信息。例如：

cp ./.env.template ./.env

然后在 .env 文件中填入所需的配置信息。在运行项目之前，确保所有必要的环境变量都已正确设置。

【免费下载链接】CAG Cache-Augmented Generation: A Simple, Efficient Alternative to RAG 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cag/CAG