dialog学习资料汇总 - RAG LLM Ops简化部署和测试的应用

Ray

dialog简介

dialog是一个专注于简化RAG(检索增强生成)LLM部署和测试的应用程序。它使用最现代的Web和LLM交互框架,让开发者能够花更少的时间编码,更多的时间训练模型。dialog最初专注于使RAG的回答范围非常有限且听起来类似人类,但现在正在扩展为更广泛的方法,以改善每个人的RAG部署和维护。

dialog架构

快速开始

要首次运行该项目,您需要在机器上安装Docker和Docker Compose。如果没有,请按照Docker网站上的说明进行操作。

克隆仓库并运行以下命令:

cp .env.sample .env

.env文件中,设置OPENAI_API_KEY变量为您的OpenAI API密钥。

然后,运行以下命令:

docker-compose up

这将启动两个服务:

  • db: 运行PostgresSQL数据库以支持聊天历史和文档检索的RAG。
  • dialog: 包含API的服务。

学习资源

官方文档

教程

代码仓库

视频教程

使用Open-WebUI作为前端

dialog与Open-WebUI合作,将其聊天界面作为dialog的前端。如果您想在自己的应用程序中使用它,请将docker-compose文件更改为使用docker-compose-open-webui.yml文件:

docker-compose -f docker-compose-open-webui.yml up

社区资源

赞助商

dialog得到了以下赞助商的支持:

  • GitHub Accelerator
  • Buser

如果您想成为赞助商,请查看赞助页面

通过以上资源,开发者可以全面了解dialog,并快速上手使用它来简化RAG LLM的部署和测试过程。dialog正在不断发展,欢迎加入社区讨论和贡献代码!

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