mini rag

迷你抹布

這是用於問答的 RAG 模型的最小實現。

課程

這是一個教育項目，所有程式碼都透過一組Arabic YouTube 影片進行解釋（逐步）。請檢查清單：

#	標題	關聯	程式碼
1	關於課程	影片	不適用
2	我們將建造什麼	影片	不適用
3	設定您的工具	影片	不適用
4	專案架構	影片	分支
5	歡迎使用 FastAPI	影片	分支
6	嵌套路由 + 環境值	影片	分支
7	上傳文件	影片	分支
8	文件處理	影片	分支
9	Docker-MongoDB-電機	影片	分支
10	Mongo方案和模型	影片	分支
11	蒙戈索引	影片	分支
12	數據管道增強功能	影片	分支
13	檢查點-1	影片	分支
14	法學碩士工廠	影片	分支
15	向量資料庫工廠	影片	分支
16	語意搜尋	影片	分支
17 號	增強答案	影片	分支
18	檢查點 1 + 修復問題	影片	分支
19	Ollama本地LLM伺服器	影片	分支

要求

• Python 3.8 或更高版本

使用 MiniConda 安裝 Python

1. 從這裡下載並安裝 MiniConda
2. 使用以下命令建立新環境：

$ conda create -n mini-rag python=3.8

3. 激活環境：

$ conda activate mini-rag

（可選）設定命令列介面以獲得更好的可讀性

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

（可選）使用 Colab + Ngrok 運行 Ollama 本地 LLM 伺服器

• 檢查筆記本+視頻

安裝

安裝所需的軟體包

$ pip install -r requirements.txt

設定環境變數

$ cp .env.example .env

在.env檔中設定環境變數。就像OPENAI_API_KEY值一樣。

運行 Docker Compose 服務

$ cd docker
$ cp .env.example .env

• 使用您的憑證更新.env

$ cd docker
$ sudo docker compose up -d

運行 FastAPI 伺服器

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

郵差系列

從 /assets/mini-rag-app.postman_collection.json 下載 POSTMAN 集合