【源码】基于Python和PyTorch的RAG自然语言处理系统

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch框架构建的自然语言处理（NLP）系统，聚焦于实现检索增强生成（RAG）功能。借助预训练模型、向量数据库和大型语言模型（LLM），系统可高效检索并生成自然语言回答，提供智能问答服务。

项目的主要特性和功能

1. 支持对预训练模型（如OPT - 1.3b）进行量化，并在量化后的模型上开展推理。
2. 利用本地知识图谱和向量数据库进行文档检索，支持OpenAI、智谱AI等多种嵌入模型。
3. 通过LangChain框架把检索到的文档内容嵌入对话，生成智能回答。
4. 提供基于Gradio的Web界面，用户能通过浏览器与系统交互。

安装使用步骤

安装步骤

1. 将项目复制到本地或服务器。
2. 在项目根目录下运行以下命令安装依赖： bash pip install -r requirements.txt
3. 将模型文件放置在指定目录（如RyzenAI - SW/example/transformers/models/opt/）。
4. 进入src目录，运行测试脚本： bash cd RyzenAI_RAG/src python test.py --task RAG --target aie --model_name opt - 1.3b
5. 测试完成后，打开浏览器并访问http://127.0.0.1:7860，通过Web界面与系统交互。

运行主系统

1. 运行RAG.py脚本以启动RAG系统： bash python RAG.py
2. 通过webui.py脚本启动Web界面： bash python webui.py

注意事项

1. 使用OpenAI或其他嵌入模型时，需提供相应的API密钥。
2. 量化模型和推理过程对硬件有一定要求，建议在具备GPU的环境下运行。
3. 处理敏感数据时，请确保遵守相关隐私和安全规定。

许可证

本项目采用开源许可证，具体信息请参考LICENSE文件。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】