NVIDIA RAG 项目的启动与配置教程

NVIDIA RAG 项目的启动与配置教程

rag This NVIDIA RAG blueprint serves as a reference solution for a foundational Retrieval Augmented Generation (RAG) pipeline. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rag1/rag

1. 项目的目录结构及介绍

NVIDIA RAG 项目是一个开源的参考解决方案，用于构建基于 Retrieval Augmented Generation (RAG) 的基础管道。以下是项目的目录结构及其组件的简要介绍：

NVIDIA-AI-Blueprints/rag/
├── .github/              # GitHub 工作流和模板
├── data/                 # 存储项目使用的数据集
├── deploy/               # 部署相关的脚本和配置文件
├── docs/                 # 项目文档
├── frontend/             # 前端代码，可能包括用户界面
├── notebooks/            # Jupyter 笔记本，用于交互式开发和演示
├── src/                  # 源代码目录，包含项目的核心逻辑
├── .dockerignore         # Docker 镜像构建时排除的文件
├── .gitattributes         # Git 属性配置文件
├── .gitignore            # Git 忽略文件列表
├── CHANGELOG.md          # 项目更新日志
├── CONTRIBUTING.md       # 贡献指南
├── LICENSE               # 项目许可证文件
├── LICENSE-3rd-party.txt # 第三方许可证文件
├── README.md             # 项目自述文件
├── SECURITY.md           # 安全协议
├── package-lock.json     # 包锁文件，锁定依赖版本
├── package.json          # 包管理文件，定义项目依赖
├── requirements.txt      # 项目依赖文件，用于 Python 项目

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于 src 目录中。这些文件可能包括：

• main.py 或 app.py：通常是项目的入口点，用于启动后端服务。
• Dockerfile：如果项目支持 Docker，此文件用于定义构建 Docker 镜像的指令。

启动项目的步骤可能如下：

1. 克隆项目到本地：

git clone https://github.com/NVIDIA-AI-Blueprints/rag.git cd rag

2. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

3. 构建并启动 Docker 容器（如果使用 Docker）：

docker-compose up

4. 运行启动脚本：

python src/main.py

## 3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常用于定义项目的运行参数，如数据库连接、API密钥、端口等。在 `rag` 项目中，以下是一些可能的配置文件：

- `config.py`：Python 项目中的配置文件，用于定义项目全局变量和配置。
- `appsettings.json`：用于存储应用程序设置，可以被各种语言和框架读取。

配置文件示例：

```json
{
"database": {
 "host": "localhost",
 "port": 5432,
 "user": "user",
 "password": "password",
 "dbname": "rag_db"
},
"service": {
 "port": 8080
}
}

或者：

# config.py
DATABASE_CONFIG = {
    'host': 'localhost',
    'port': 5432,
    'user': 'user',
    'password': 'password',
    'dbname': 'rag_db'
}

SERVICE_CONFIG = {
    'port': 8080
}

启动项目前，确保配置文件中的设置符合你的环境要求。

rag This NVIDIA RAG blueprint serves as a reference solution for a foundational Retrieval Augmented Generation (RAG) pipeline. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rag1/rag