RAG-GPT 开源项目教程

1. 项目介绍

RAG-GPT 是一个利用大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术构建的开源项目。它能够从用户自定义的知识库中学习，并提供与上下文相关的答案，适用于广泛的查询需求。RAG-GPT 确保了快速且准确的信息检索，适用于构建智能客服系统。

2. 项目快速启动

2.1 下载项目代码

首先，克隆 RAG-GPT 的代码库到本地：

git clone https://github.com/gpt-open/rag-gpt.git
cd rag-gpt

2.2 配置环境变量

在启动 RAG-GPT 服务之前，需要配置相关的环境变量。以下是使用 OpenAI 作为 LLM 基础的配置示例：

cp env_of_openai .env

编辑 .env 文件，配置以下变量：

LLM_NAME="OpenAI"
OPENAI_API_KEY="your_openai_api_key"
GPT_MODEL_NAME="gpt-4-turbo"
MIN_RELEVANCE_SCORE=0.4
BOT_TOPIC="YourBotName"
URL_PREFIX="http://127.0.0.1:7000/"
USE_PREPROCESS_QUERY=1
USE_RERANKING=1
USE_DEBUG=0
USE_LLAMA_PARSE=0
LLAMA_CLOUD_API_KEY="your_llama_cloud_api_key"
USE_GPT4O=0

2.3 部署 RAG-GPT

2.3.1 使用 Docker 部署

如果你已经安装了 Docker，可以使用以下命令快速部署 RAG-GPT：

docker-compose up -d

2.3.2 从源代码部署

如果你更喜欢从源代码部署，可以按照以下步骤操作：

1. 设置 Python 运行环境：

   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 创建 SQLite 数据库：

   python create_sqlite_db.py
   

4. 启动服务：

   ./start.sh
   

3. 应用案例和最佳实践

3.1 智能客服系统

RAG-GPT 可以用于构建智能客服系统，通过学习企业的知识库，自动回答客户的问题，提高客服效率。

3.2 知识问答系统

在教育、医疗等领域，RAG-GPT 可以用于构建知识问答系统，帮助用户快速获取专业知识。

3.3 内容推荐系统

结合用户的历史查询和偏好，RAG-GPT 可以用于构建个性化的内容推荐系统，提升用户体验。

4. 典型生态项目

4.1 LangChain

LangChain 是一个用于构建语言模型应用的开源框架，与 RAG-GPT 结合使用，可以进一步提升语言模型的能力。

4.2 OpenAI GPT-4

OpenAI 的 GPT-4 模型是 RAG-GPT 的核心支持模型之一，提供了强大的自然语言处理能力。

4.3 ZhipuAI

ZhipuAI 是另一个支持的 LLM 平台，提供了多种语言模型，适用于不同的应用场景。

通过以上步骤，你可以快速启动并使用 RAG-GPT 项目，构建自己的智能应用。