RAGxplorer简介
RAGxplorer是一个用于可视化检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)的开源工具。它可以帮助用户直观地探索和分析RAG系统的工作原理,提高RAG应用的可解释性和可调试性。
快速开始
要开始使用RAGxplorer,您可以通过以下步骤快速上手:
- 安装RAGxplorer:
pip install ragxplorer
- 使用Python代码创建可视化:
from ragxplorer import RAGxplorer
client = RAGxplorer(embedding_model="thenlper/gte-large")
client.load_pdf("presentation.pdf", verbose=True)
client.visualize_query("What are the top revenue drivers for Microsoft?")
学习资源
官方文档
- GitHub README: 项目的官方README文档,包含基本介绍和使用说明。
教程
- 快速入门教程: Jupyter notebook格式的快速入门教程。
- Google Colab教程: 可以在Google Colab中直接运行的交互式教程。
在线演示
- Streamlit演示应用: 使用Streamlit构建的RAGxplorer在线演示,可以直接体验其功能。
代码仓库
- GitHub仓库: RAGxplorer的官方GitHub仓库,包含源代码和详细文档。
社区资源
- Issues: 项目的issue跟踪器,可以在这里提出问题或建议。
- Pull Requests: 查看或提交代码贡献。
进阶学习
对于想深入了解RAG技术的读者,推荐以下资源:
- DeepLearning.AI的高级检索课程: 这门课程启发了RAGxplorer的创建。
贡献指南
如果您想为RAGxplorer项目做出贡献,可以参考贡献指南(WIP)。
总结
RAGxplorer为RAG系统的可视化提供了强大而直观的工具。通过本文提供的各种学习资源,相信读者可以快速掌握RAGxplorer的使用,并将其应用到自己的RAG项目中。无论您是RAG新手还是经验丰富的开发者,RAGxplorer都能帮助您更好地理解和优化RAG系统。
Happy exploring with RAGxplorer! 🔍🚀
