mini rag

mini-trapo

Esta es una implementación mínima del modelo RAG para responder preguntas.

El curso

Este es un proyecto educativo donde todos los códigos se explican (paso a paso) a través de una serie de videos Arabic de YouTube. Por favor consulte la lista:

#	Título	Enlace	Códigos
1	Acerca del curso ماذا ولمـــاذا	Video	N / A
2	¿Qué construiremos? ماذا سنبنى في المشروع	Video	N / A
3	Configure sus herramientas الأدوات الأساسية	Video	N / A
4	Arquitectura del proyecto	Video	rama
5	Bienvenido a Fast API	Video	rama
6	Rutas anidadas + valores ambientales	Video	rama
7	Subiendo un archivo	Video	rama
8	Procesamiento de archivos	Video	rama
9	Docker - MongoDB - Motor	Video	rama
10	Esquemas y modelos de Mongo	Video	rama
11	Indexación Mongo	Video	rama
12	Mejoras en la canalización de datos	Video	rama
13	Punto de control-1	Video	rama
14	Fábrica de LLM	Video	rama
15	Fábrica de bases de datos vectoriales	Video	rama
16	Búsqueda Semántica	Video	rama
17	Respuestas aumentadas	Video	rama
18	Punto de control 1 + Solucionar problemas	Video	rama
19	Servidor LLM local de Ollama	Video	rama

Requisitos

• Python 3.8 o posterior

Instalar Python usando MiniConda

1. Descarga e instala MiniConda desde aquí
2. Cree un nuevo entorno usando el siguiente comando:

$ conda create -n mini-rag python=3.8

3. Activa el entorno:

$ conda activate mini-rag

(Opcional) Configure su interfaz de línea de comandos para una mejor legibilidad

 export PS1= " [33[01;32m]u@h:wn[33[00m] $ "

(Opcional) Ejecute el servidor LLM local de Ollama usando Colab + Ngrok

• Consulta el cuaderno + Vídeo

Instalación

Instale los paquetes requeridos

$ pip install -r requirements.txt

Configurar las variables de entorno.

$ cp .env.example .env

Configure sus variables de entorno en el archivo .env . Como el valor OPENAI_API_KEY .

Ejecute los servicios de redacción de Docker

$ cd docker
$ cp .env.example .env

• actualice .env con sus credenciales

$ cd docker
$ sudo docker compose up -d

Ejecute el servidor FastAPI

$ uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 5000

Colección CARTERO

Descargue la colección POSTMAN desde /assets/mini-rag-app.postman_collection.json