RAGBOT
RAGBot是一个全栈应用程序，将React前端与FastAPI后端结合在一起，创建一个强大的实时聊天界面。该系统利用从零开始开发的增强检索生成（RAG）管道，实现高效的文档检索和查询回答。
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技术GitHub人工智能
描述
RAGBot 是一个全栈应用程序，结合了 React 前端和 FastAPI 后端，以创建一个强大的实时聊天界面。该系统利用自定义构建的检索增强生成 (RAG) 流水线进行高效的文档检索和查询回答。
如何使用 RAGBOT?
要开始使用，请克隆代码库，创建虚拟环境，并安装后端和前端依赖项。启动后端 FastAPI 服务器和前端 React 开发服务器以开始使用该应用程序。
核心功能 RAGBOT:
1️⃣
文件上传：允许用户轻松将文档上传到后端。
2️⃣
文档分块：自动将文档拆分为更小的可管理块，以便更高效的处理和分析。
3️⃣
嵌入生成：使用变换器模型为每个文档块计算高质量的嵌入。
4️⃣
相似性搜索：允许查询文档块，并根据与输入查询的余弦相似度返回最相关的文档。
5️⃣
数据库集成：使用 SQLite 和 SQLAlchemy 存储文件元数据、块数据和处理状态。
为什么要使用 RAGBOT?
| # | 使用案例 | 状态 | |
|---|---|---|---|
| # 1 | 用户可以通过在聊天界面中输入查询与 LLM 进行交互。 | ✅ | |
| # 2 | 用户可以上传文档，这些文档将被处理并存储以供将来检索。 | ✅ | |
| # 3 | 该系统允许高效搜索文档集合。 | ✅ | |
开发者 RAGBOT?
该项目由 Anass MAJJI 开发，他是一名数据科学家，创建此应用程序以利用先进的 AI 技术促进实时文档检索和查询回答。