如何用自然语言构建专属RAG智能体：5分钟快速上手指南

如何用自然语言构建专属RAG智能体5分钟快速上手指南【免费下载链接】ragsBuild ChatGPT over your data, all with natural language项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/ragsRAGs是一款基于Streamlit开发的应用程序能够让你通过自然语言从数据源创建RAG检索增强生成管道。无需复杂编程知识只需简单几步就能快速构建属于自己的智能问答系统让ChatGPT等大语言模型能够基于你的私有数据进行回答。 RAG智能体的核心优势传统的大语言模型虽然知识渊博但无法访问你的私有数据。RAGs通过自然语言交互让你轻松构建能够理解和处理个人或企业数据的智能体。它的核心优势包括零代码门槛全程使用自然语言描述需求无需编写代码快速部署从数据到智能体整个过程仅需5分钟灵活配置可自定义检索参数、模型选择等关键设置多源支持目前支持本地文件和网页数据未来将扩展更多数据源 快速安装与启动步骤1. 克隆项目仓库首先将项目代码克隆到本地git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/rags cd rags2. 创建并激活虚拟环境推荐使用虚拟环境来管理项目依赖python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate # Linux/Mac .venv\Scripts\activate # Windows3. 安装依赖包使用Poetry安装项目所需的所有依赖poetry install --with dev4. 配置API密钥默认情况下RAGs使用OpenAI的模型。需要创建配置文件并添加API密钥mkdir -p .streamlit echo openai_key \你的OpenAI密钥\ .streamlit/secrets.toml5. 启动应用程序一切准备就绪后运行以下命令启动Streamlit应用streamlit run 1__Home.py 三步构建专属RAG智能体1. 首页设置描述你的需求在首页你需要完成以下三个关键步骤描述数据集目前支持单个本地文件或网页链接描述任务这些描述将用于初始化LLM的系统提示定义参数设置RAG系统的典型参数所有这些都可以通过自然语言完成例如你可以输入加载本地的pg_essay.txt文件创建一个能够回答关于PostgreSQL文章内容的智能体检索时返回5个相关文档。2. ⚙️ RAG配置自定义你的智能体配置页面会展示由构建器智能体生成的参数你可以根据需要手动编辑系统提示指导智能体行为的核心指令包含摘要是否添加摘要工具而非仅进行top-k检索Top-K检索相关文档的数量Chunk Size文本分块大小嵌入模型用于生成文本嵌入的模型LLM用于生成回答的大语言模型修改参数后点击Update Agent按钮更新智能体。配置文件位于core/builder_config.py你可以根据需要进行更高级的自定义。3. 生成RAG智能体开始对话创建智能体后你可以在生成的聊天界面中与智能体进行交互。它将能够选择合适的RAG工具向量搜索或摘要来回答你的问题。 支持的模型与嵌入构建器智能体默认使用OpenAI模型定义在core/builder_config.py文件中。你可以将其自定义为任何LLM提供了Anthropic的示例。需要注意的是GPT-4变体在构建智能体方面会提供最可靠的结果。生成的RAG智能体你可以通过自然语言或手动方式设置嵌入模型和LLM的配置LLM支持OpenAI: ID格式为openai:模型名称如openai:gpt-4-1106-previewAnthropic: ID格式为anthropic:模型名称如anthropic:claude-2Replicate: ID格式为replicate:模型名称HuggingFace: ID格式为local:模型名称如local:BAAI/bge-small-en嵌入模型默认支持text-embedding-ada-002也支持Hugging Face模型使用时只需前缀local:如local:BAAI/bge-small-en。 使用小贴士如果在升级RAGs版本后遇到启动问题可能需要删除主目录中的cache文件夹不同版本之间可能引入了存储数据结构的破坏性更改。如果你没有看到Update Agent按钮那是因为你尚未创建智能体请返回Home页面完成设置过程。️ 项目结构概览项目的核心代码位于core/目录其中包含了智能体构建器、配置管理和工具函数等关键组件。用户界面通过pages/目录下的文件定义包括RAG配置页面和生成的智能体页面。 学习资源如果遇到问题可以提交GitHub issue或加入Discord社区获取帮助。该应用基于LlamaIndex Python构建更多信息可以参考LlamaIndex的官方文档。通过RAGs任何人都可以轻松构建基于私有数据的智能问答系统让AI真正为你的个人和业务需求服务。现在就开始尝试5分钟后你就能拥有自己的RAG智能体【免费下载链接】ragsBuild ChatGPT over your data, all with natural language项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/rags创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考