基于internLM的RAG项目

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基本信息

案例ID：219577

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项目名称：基于internLM的RAG项目

所属行业：人工智能 - 其他

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案例介绍

RAG类是一个用于集成检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）模型的Python类，它封装了一系列方法来处理文本数据、生成回答并进行索引。以下是对RAG类各个方法的摘要介绍：
__init__: 构造函数，用于初始化RAG类的实例。它接受模型名称、是否使用HuggingFace加载模型、生成文本的参数（如块大小、重叠、最大长度、温度）等，并设置日志记录器、加载语言模型、分词器和文本分割器。
indexing: 索引方法，用于创建文档的索引。它接受结果类型和源路径，然后加载或创建索引，并初始化检索器和查询引擎。
retrieve: 检索方法，根据问题检索相关信息。它使用检索器获取相关信息的节点，并更新输出JSON中的检索上下文。
query: 查询方法，用于生成回答。它首先调用检索方法，然后使用查询引擎生成回答，并更新输出JSON，最后将回答返回。
output: 属性方法，返回最新的输出JSON。
此外，代码中还定义了一个辅助函数load_dataset，用于从Excel文件中加载问题和正确答案的列表。
在代码的最后部分，有一个示例，展示了如何使用RAG类来处理一系列文件，对每个文件进行索引、生成回答，并将结果保存为JSON格式。
RAG类的主要功能是通过结合检索和生成模型来处理文本数据，生成回答，并能够将检索到的文档片段和生成的回答以结构化的方式存储和输出。