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wow-rag

RAG(Retrieval Augmented Generation)是一种结合了检索和生成的AI技术框架。它通过从知识库中检索相关信息来增强大语言模型的生成能力,可以帮助模型生成更准确、更可靠的回答。本项目旨在探索和实现RAG技术,包括文档处理、向量检索、prompt engineering等核心模块,帮助开发者更好地理解和应用RAG技术。

秉持着自塾(zishu.co)学用合一的理念,有教程必有产品,wow-rag会同时打造RAG的教程和产品。学到的知识用来打造产品,打造产品用到的知识总结进教程。我们将会为企业打造一个系列的极简、跨平台、易定制的RAG产品。

快速体验RAG

  • 第一步:克隆仓库到本地,克隆后,可以麻烦给我们点个star吗?鼓励我们做得更好!
git clone https://github.com/datawhalechina/wow-rag.git
  • 第二步:用python自带的venv模块创建虚拟环境 推荐使用python3.9以上版本。 在wow-rag目录下打开终端,运行以下命令:
python -m venv rag-venv
  • 第三步:激活Windows虚拟环境 在第二步的终端环境中,运行以下命令:
.\rag-venv\Scripts\activate
  • 第四步:安装依赖 输入cd backend,进入到wow-rag/backend目录下,运行以下命令:
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  • 第五步:运行后端服务 在wow-rag/backend目录下打开终端,运行以下命令:
python main.py
  • 第六步:运行前端页面 在wow-rag/frontend目录下双击chat.html,在文本框中输入问题,然后点击发送按钮即可体验流式对话。 或者,在wow-rag/frontend目录下打开终端,输入这行代码:
python -m http.server 8080 --bind 0.0.0.0

然后在浏览器中输127.0.0.1:8080/chat.html即可体验流式对话。

课程内容

  • 第1课:手搓一个土得掉渣的RAG
  • 第2课:正式上路搞定模型
  • 第3课:初步体验问答引擎
  • 第4课:最脏最累的文档管理
  • 第5课:流式部署

项目附属文件

  • base.py 可以用来替换Lib\site-packages\llama_index\embeddings\openai\base.py这个文件。其实就是修改了四行代码。懒人专用。我们不要做一个懒人,而是动动手自己照着教程找到源代码的文件修改指定的四行即可。希望你永远不要用到这个文件。
  • 本项目的前端页面chat.html,直接双击打开。在文本框中输入问题,然后点击发送按钮即可体验流式对话。
  • 问答手册.txt 本项目第一课的那些文本。懒人专用。我们不要做一个懒人,而是动动手自己找篇长文本新建一个txt文件。希望你永远不要用到这个文件。
  • learn.ipynb 本项目的所有运行代码。懒人专用。我们不要做一个懒人,而是动动手把本教程所有代码自己复制到空白ipynb文件中亲自运行。希望你永远不要用到这个文件。

参与贡献

  • 如果你想参与到项目中来欢迎查看项目的 Issue 查看没有被分配的任务。
  • 如果你发现了一些问题,欢迎在 Issue 中进行反馈🐛。
  • 如果你对本项目感兴趣想要参与进来可以通过 Discussion 进行交流💬。
  • 或者直接发邮件到[email protected]

如果你对 Datawhale 很感兴趣并想要发起一个新的项目,欢迎查看 Datawhale 贡献指南

待做清单

  • 美化chat.html
  • 解决“快速体验RAG”最后一步流式输出失灵的问题
  • 把cs-408考研科目的计算机网络和操作系统做到docs里边
  • 把cs-408考研科目的计算机组成和数据结构做到docs里边
  • 用Qdrant做后端磁盘保存的向量数据库
  • 在Linux云电脑跑本教程的说明
  • 申请零一万物的36元额度的说明
  • chat.html输出消息后让页面自动滚动到最底部
  • 如果先运行main.py,再打开chat.html,会卡。反之就不卡,解决这个bug。

贡献者名单

姓名 职责 简介
黎伟 项目负责人 datawhale成员,构建整个教程
坐看云起 贡献者 内测学员,第2课智谱官方包接口
阿鲁 贡献者 内测学员,第2课自定义模型接口
吴小龙 贡献者 内测学员,第5课美化chat.html
宏辉 贡献者 助教,第2课构建自塾开放API服务
胡琦 贡献者 助教,后端engine.py接入自塾开放API服务
邢思宇 贡献者 塾员,计网和操作系统的文档

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