Chat RAG: 交互式编程助手

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

unset unset 主要特性 unset unset

1. 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。

2. RAG 技术支持 ：利用上传的文档提供上下文感知的回答。

3. 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。

4. 文件上传功能 ：支持上传额外的上下文文件。

5. 模型切换 ：可以在不同的语言模型之间无缝切换。

6. 重置聊天引擎 ：清除聊天历史和内存，重新开始对话。

7. 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。

8. 增强的内存管理 ：为不同模型动态管理聊天内存。

9. 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。

unset unset 使用方法 unset unset

1. 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"

2. 运行应用程序：

gradio chatrag.py

3. 应用程序将自动在浏览器中打开新标签页并启动。

4. （可选）上传相关文件以提供额外上下文。

5. 从下拉菜单中选择语言模型。

6. 在文本框中输入您的编程问题并按回车。

7. 模型将在聊天窗口中流式返回对您查询的回应。

unset unset 项目结构 unset unset

• chatrag.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

unset unset 界面展示 unset unset

应用程序初始状态

下拉菜单操作

Llama 3.1 查询示例

RAG 查询示例