advanced-rag 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

advanced-rag 是一个开源项目，旨在通过结合大型语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）技术，深入探索在企业环境中构建 RAG 系统的各种问题和解决方案。该项目包含一系列 Jupyter 笔记本，用于学习和掌握 RAG 的核心概念和技术。

项目的核心功能

• Simple RAG：介绍 RAG 的基本概念和实现。
• Embedding Model：探讨嵌入模型在 RAG 系统中的作用。
• Semantic Chunking：研究 RAG 系统中的语义分块过程。
• Contextual Retrieval：深入策略，以实现 RAG 系统中的上下文检索。
• Reverse Hyde：探索 RAG 系统中的 Reverse Hyde 技术以解决上下文相关性和查询歧义。
• Hybrid Search：讨论在 RAG 系统中集成混合搜索能力的策略。
• Reranking：强调在 RAG 系统中重排的重要性，以优化初始检索结果。
• Multi Modal Retrieval：探索从图像等多模态数据中进行检索的可能性。

项目使用了哪些框架或库？

该项目主要使用以下框架或库：

• Jupyter Notebook：用于创建和分享代码文档。
• Python：编程语言，用于实现 RAG 系统的各种算法。
• Pandas、NumPy：数据处理库。
• Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch：机器学习和深度学习库。

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构如下：

• data：包含数据集。
• exercise：包含练习和示例代码。
• images：包含项目使用的图像文件。
• themes：可能包含项目使用的主题和样式文件。
• notebooks：包含项目的 Jupyter 笔记本文件，如 Simple RAG、Embedding Model 等。
• requirements.txt：项目依赖的 Python 包列表。
• README.md：项目说明文件。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

1. 增加新的模型和算法：可以集成更多先进的机器学习模型和算法，以提高检索和生成的质量。
2. 扩展数据集：引入更多领域的数据集，以增强模型的泛化能力。
3. 优化界面和用户体验：改进 Jupyter Notebook 的界面，提供更直观和友好的用户交互体验。
4. 多模态检索的集成：进一步探索和集成更多类型的数据（如音频、视频等），以实现更全面的多模态检索。
5. 性能优化：对现有算法和代码进行优化，以提高系统性能和效率。
6. 错误处理和鲁棒性：增强系统的错误处理能力，提高其在不同环境下的稳定性和鲁棒性。