raggo 的项目扩展与二次开发

raggo 是一个轻量级、生产就绪的 RAG (Retrieval Augmented Generation) 库，使用 Go 语言编写。它旨在简化文档处理和上下文感知 AI 交互。本文将介绍 raggo 的项目扩展和二次开发的可能性。

项目的基础介绍

raggo 是一个灵活的 RAG 库，它允许用户轻松地对文档进行检索和生成上下文感知的 AI 回复。它提供了文档加载、文本解析、文本块分割、嵌入、向量存储等功能。raggo 可以用于构建文档问答系统、聊天机器人、知识库等应用。

项目的核心功能

raggo 提供了以下核心功能：

• 文档加载： 支持从目录、文件或 URL 加载文档。
• 文本解析： 将文档内容解析为结构化数据。
• 文本块分割： 将文档分割成较小的文本块，以便进行检索和嵌入。
• 嵌入： 将文本块转换为高维向量，以便进行相似度计算。
• 向量存储： 将嵌入向量存储在向量数据库中，以便快速检索。
• 检索： 根据查询检索最相关的文本块。
• 生成： 使用检索到的文本块生成上下文感知的回复。

项目使用了哪些框架或库？

raggo 使用以下框架和库：

• Go 语言： 项目的开发语言。
• Milvus： 向量数据库，用于存储和检索嵌入向量。
• OpenAI： 嵌入模型，用于将文本块转换为向量。
• Gollum： 聊天机器人框架，用于构建聊天机器人应用。

项目的代码目录及介绍

raggo 的代码目录结构如下：

.
├── config
├── data
├── docs
├── examples
├── rag
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── chunker.go
├── concurrentloader.go
├── contextual.go
├── contextual_rag.go
├── embedder.go
├── go.mod
├── go.sum
├── loader.go
├── logger.go
├── memory_context.go
├── parser.go
├── rag.go
├── register.go
├── retriever.go
├── simple_rag.go
├── vectordb.go

对项目进行扩展或者二次开发的方向

• 支持更多类型的文档： 支持更多类型的文档，例如 PDF、HTML 等。
• 自定义嵌入模型： 允许用户使用自定义嵌入模型。
• 优化检索算法： 优化检索算法，提高检索效率和准确性。
• 扩展生成功能： 扩展生成功能，支持更多类型的生成，例如摘要、翻译等。
• 集成更多工具和平台： 集成更多工具和平台，例如云存储、消息队列等。
• 开发新的应用： 开发新的应用，例如文档问答系统、聊天机器人、知识库等。

raggo 是一个功能强大的 RAG 库，它为开发者提供了许多扩展和二次开发的可能性。通过扩展和二次开发，开发者可以构建出更多有趣和有用的应用。