RAG_with_OpenLIT

README

Dieses Repository implementiert Ragas Metrics auf einem RAG-System mit dem OpenLIT-Observability-Tool.

Anweisungen

Um dieses Repo auszuführen:

Einrichtungsanweisungen

1. Klonen Sie das Repository:

$ git clone https : // github . com / paulomuraroferreira / Self_correcting_coding_agent . git
$ cd Self_correcting_coding_agent

2. Abhängigkeiten installieren:

$ pip install - e .

3. Umgebungskonfiguration:

Erstellen Sie eine .env-Datei und füllen Sie die folgenden Umgebungsvariablen:

 OPENAI_API_KEY = your_openai_api_key
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT = http : // 127.0 . 0.1 : 4318

4. Führen Sie die Anwendung aus:

   4.1. Führen Sie den Chunking-Prozess aus

   Legen Sie die PDFs-Dateien im Ordner app/data/pdfs ab

   Laufen

   $ python app / chunking . py

   4.2. Führen Sie Fastapi aus

    $ cd app
    $ uvicorn app:app --reload
   

   4.3 OpenLit ausführen

    $ git clone [email protected]:openlit/openlit.git
    $ cd openlit
    $ docker compose up -d
   

   4.4 Betreten Sie das OpenLit-Dashboard mit den folgenden Anmeldeinformationen:

    Email: [email protected]
    Password: openlituser
   

   4.5. Senden Sie die Anfrage über die Dateien request.http

   Beispiel:

    ### POST Request to FastAPI
    POST http://127.0.0.1:8000/query
    Accept: application/json
    Content-Type: application/json
   
    {
    "question": "What is QLora?"
    }
   

   4.6 Überprüfen Sie die Metriken im OpenLit-Dashboard: