使用场景
构建一个基于RAG的智能客服系统，能够快速准确地回答用户问题。
开发一个知识管理系统，通过RAG技术检索和生成相关知识内容。
创建一个语言学习助手，利用RAG技术为用户提供个性化的学习建议。
产品特色
提供RAG架构的基础设置和环境配置。
支持多查询技术，提升检索结果的相关性。
实现逻辑路由和语义路由，优化查询的准确性。
支持多表示索引和高级检索技术，提高检索效率。
集成多种模型和工具，如LangChain、OpenAI等，增强生成能力。
使用教程
1. 克隆项目仓库到本地。
2. 创建并激活Python虚拟环境。
3. 安装项目所需的依赖包。
4. 配置环境变量，如API密钥等。
5. 按顺序运行项目中的Jupyter Notebook文件，逐步学习RAG技术。
