rag-demystified学习资料汇总 - 从零搭建LLM驱动的高级RAG管道

rag-demystified是一个非常有价值的开源项目,旨在深入解析检索增强生成(RAG)管道的内部工作原理。如果你对RAG感兴趣,这里汇总了一些相关的学习资料,帮助你更好地理解和使用这个项目。

项目概述

rag-demystified是一个从零开始构建的基于大语言模型的高级RAG管道。它的目标是揭示RAG系统内部的复杂性,帮助开发者理解RAG的工作机制、局限性和成本动态。

核心资源

1. GitHub仓库 这里是项目的代码仓库,包含了完整的源代码、文档和示例。

2. README 详细介绍了项目背景、RAG概述、高级RAG管道的构建过程以及面临的挑战。

3. 快速开始指南 提供了快速运行项目的步骤,方便你快速上手。

深入学习

1. RAG概述 介绍了RAG的基本概念和优势。

2. 构建高级RAG管道 详细解释了如何构建一个高级RAG系统,包括数据仓库、向量检索和响应生成等核心组件。

3. 子问题查询引擎剖析 深入分析了子问题查询引擎的工作原理,这是高级RAG系统的关键组件之一。

4. 挑战与局限性 讨论了RAG系统面临的主要挑战,包括问题敏感性和成本问题。

实践与示例

1. complex_qa.py 这个文件包含了完整的RAG管道实现,是理解整个系统的好起点。

2. llama_index_baseline.py 使用LlamaIndex实现的基准示例,可以用来对比不同实现方法。

扩展阅读

1. LlamaIndex文档 LlamaIndex是一个流行的RAG框架,其子问题查询引擎启发了本项目。

2. Haystack文档 另一个值得了解的RAG框架。

3. EvaDB项目 本项目使用的向量检索组件来自EvaDB。

通过以上资料,你应该能够全面了解rag-demystified项目,并开始探索RAG系统的内部工作原理。记住,实践是最好的学习方式,所以不要犹豫,克隆仓库并开始动手实验吧!

🔗 立即访问GitHub仓库

📚 快速开始使用rag-demystified:

pip install -r requirements.txt
echo OPENAI_API_KEY='yourkey' > .env
python complex_qa.py

希望这些资料对你的学习有所帮助。如果你在学习过程中有任何问题或发现,欢迎在GitHub上提出issue或贡献代码!