NVIDIA ChatRTX：基于TensorRT-LLM的Windows平台RAG聊天机器人搭建教程

NVIDIA ChatRTX：基于TensorRT-LLM的Windows平台RAG聊天机器人搭建教程

trt-llm-rag-windows 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/trt-llm-rag-windows

项目介绍

NVIDIA ChatRTX 是一个专为开发者设计的参考项目，目标是利用 TensorRT-LLM 在Windows操作系统上构建检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）聊天机器人。此项目整合了强大的语言模型如 LLaMa 2 13B、Mistral 7B 和 ChatGLM3 6B，以及用于语音输入的Whisper Medium和图像处理的CLIP。通过RAG技术，模型在推断时连接到个人数据，从而提供上下文相关的精准回答。此外，它支持多种文件格式，并具备通过语音进行查询的能力，确保用户获取快速且安全的结果。

项目快速启动

硬件及软件需求

• 硬件：拥有至少8GB显存的RTX 3XXX或4XXX系列GPU。
• 系统环境：Windows 10/11。
• 驱动程序：版本535.11或更高。

安装步骤

1. 克隆项目: 使用Git克隆仓库到本地：

   git clone https://github.com/NVIDIA/trt-llm-rag-windows.git
   

2. 环境配置: 确保已安装必要的依赖项，包括TensorRT, Node.js（用于Electron），Python及其相关库。

3. 运行应用:

   • 进入项目根目录。
   • 若需要编译或有特定构建步骤，请参照ChatRTX_APIs和ChatRTX_App目录下的说明。
   • 运行应用程序，一般情况下会有一个脚本或命令来启动UI服务，例如：

     # 假设存在一个启动脚本
     cd ChatRTX_App
     npm install
     npm start
     

配置数据源

指向包含个人内容的文件夹，让ChatRTX加载这些资料以准备上下文问答。

应用案例和最佳实践

• 个性化助手: 用户可以将专业文档或个人笔记集成至ChatRTX中，创建一个能够理解并回应特定领域问题的专属助手。
• 企业知识库: 团队可利用此框架搭建内部知识管理聊天机器人，提升信息检索效率。

最佳实践：定期更新数据集以保持聊天机器人的知识时效性；优化查询接口，提高用户体验；确保所有数据处理遵守隐私法规。

典型生态项目

NVIDIA ChatRTX不仅是一个独立项目，也鼓励开发者通过其API(ChatRTX_APIs)进行二次开发，融入更多定制化功能或与其他AI工具集成，形成了丰富的生态系统。开发者可以在自己的应用中嵌入强大的RAG能力，比如在CRM系统中加入实时的知识辅助，或者在教育软件中实现智能辅导功能。

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请注意，上述指南提供了一个概览性的快速启动流程，具体实施细节和配置步骤应详细参考项目中的官方文档和指南。

trt-llm-rag-windows 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/trt-llm-rag-windows