Chat RAG 是一个基于检索增强生成(RAG)技术的交互式编程助手,它提供了一个用户友好的 Gradio 界面,允许用户与各种语言模型进行交互,以获得编程问题的解答。该项目结合了先进的自然语言处理技术和灵活的用户界面,为开发者提供了一个强大的工具来解决编程难题。
项目地址:https://github.com/JakeFurtaw/Chat-RAG
unsetunset主要特性unsetunset多种语言模型支持:用户可以选择包括 Codestral、Mistral-Nemo、LLaMA3.1、DeepSeek Coder v2、Gemma2 和 CodeGemma 在内的多个模型。RAG 技术支持:利用上传的文档提供上下文感知的回答。交互式聊天界面:简单易用的聊天界面,方便用户提出编程问题。文件上传功能:支持上传额外的上下文文件。模型切换:可以在不同的语言模型之间无缝切换。重置聊天引擎:清除聊天历史和内存,重新开始对话。删除数据库:为了隐私和重置目的,可以轻松删除所有存储的数据。增强的内存管理:为不同模型动态管理聊天内存。精细的聊天提示:上下文提示引导 AI 生成更准确和有用的回应。unsetunset使用方法unsetunset设置环境文件 (.env):GRADIO_TEMP_DIR="YourPathTo/Chat-RAG/data"GRADIO_WATCH_DIRS="YourPathTo/Chat-RAG"HUGGINGFACE_HUB_TOKEN="YOUR HF TOKEN HERE"运行应用程序:gradio chatrag.py应用程序将自动在浏览器中打开新标签页并启动。(可选)上传相关文件以提供额外上下文。从下拉菜单中选择语言模型。在文本框中输入您的编程问题并按回车。模型将在聊天窗口中流式返回对您查询的回应。unsetunset项目结构unsetunsetchatrag.py: 主应用程序入口点和 Gradio 设置chat.py: 核心聊天功能,包括文档加载和聊天引擎设置gr_utils.py: Gradio 工具函数model_utils.py: 管理模型选择、内存和用户输入处理utils.py: 用于嵌入、LLM 设置和聊天引擎配置的实用函数unsetunset界面展示unsetunset应用程序初始状态Start State of the App下拉菜单操作
Dropdown MenuLlama 3.1 查询示例
Llama Query ExampleRAG 查询示例
RAG Query Example
unsetunset结语unsetunsetChat RAG 为开发者提供了一个强大而灵活的工具,可以利用先进的语言模型和 RAG 技术来解决编程问题。通过其直观的界面和丰富的功能,它有望成为开发者工具箱中的重要组成部分。无论是寻求代码建议、调试帮助还是编程概念解释,Chat RAG 都能提供及时、相关的支持。
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