Rag MCP Pipeline Research

🚀 基於檢索增強生成與多雲處理的工作流研究

本項目是一項全面的研究計劃，致力於探索檢索增強生成（RAG）與多雲處理（MCP）服務器的集成，且僅使用免費開源模型。通過此項目，你可以深入瞭解如何將大型語言模型與外部服務集成，並將其應用於實際業務場景。

🚀 快速開始

克隆項目

將此倉庫克隆到本地機器：

git clone https://github.com/your-username/rag-mcp-pipeline-research.git
cd rag-mcp-pipeline-research

安裝依賴

運行安裝腳本來準備環境：

# 切換到項目目錄
python src/setup_environment.py

激活虛擬環境

# Windows系統
venv\Scripts\activate

# macOS/Linux系統
source venv/bin/activate

運行示例代碼

# 安裝依賴項
pip install -r requirements.txt

# 啟動環境
source venv/bin/activate

# 運行示例代碼
python src/example.py

✨ 主要特性

• 無需付費API密鑰：使用免費Hugging Face模型，降低使用成本。
• 本地運行：不依賴外部依賴項，可在本地環境獨立運行。
• 全面分步文檔：提供詳細的文檔，對初學者友好。
• 實用示例：配套工作代碼，方便實際操作和學習。

📦 安裝指南

1. 克隆倉庫：

git clone https://github.com/your-username/rag-mcp-pipeline-research.git
cd rag-mcp-pipeline-research

2. 運行安裝腳本：

python src/setup_environment.py

3. 激活虛擬環境：

# Windows系統
venv\Scripts\activate

# macOS/Linux系統
source venv/bin/activate

4. 安裝依賴項：

pip install -r requirements.txt

📚 詳細文檔

研究模塊

模塊 0：先決條件

在深入特定領域之前，需建立堅實的基礎：

• 編程與工具：掌握Python、Git/GitHub、Docker。
• 基礎概念：瞭解機器學習、RESTful API、雲服務。
• AI與LLM基礎：理解轉換器、RAG和提示工程技術。
• 開發環境搭建及免費模型配置。

模塊 1：AI建模與LLM集成

• 掌握不同LLM架構及其能力。
• 學習不同LLM供應商（Hugging Face、開源模型）的整合方法。
• 瞭解領域特定任務的微調策略。
• 掌握評估指標及性能優化方法。

模塊 2：主機部署與AI應用策略

• 構建AI應用程序的可擴展基礎架構。
• 掌握成本優化技巧。
• 瞭解模型服務選項（無服務器、容器化、專用實例）。
• 認識監控和可觀測性對於LLM應用的重要性。

模塊 3：深入探討MCP服務器

• 瞭解MCP服務器的架構與組件。
• 學習構建外部服務集成的安全API網關。
• 掌握認證與授權模式。
• 瞭解命令執行協議及標準化。

模塊 4：API整合與命令執行

• 實現業務軟件API（QuickBooks等）的集成。
• 進行數據轉換與規範化。
• 掌握錯誤處理及彈性策略。
• 瞭解測試與驗證方法。

模塊 5：RAG（檢索增強生成）及替代策略

• 選擇與優化向量數據庫。
• 構建文檔處理流水線。
• 掌握混合檢索方法。
• 瞭解LLM的替代增強策略。

項目目標

1. 獲得對RAG和MCP服務器概念的全面理解。
2. 構建流行業務軟件的原型整合。
3. 開發AI驅動的數據錄入與處理框架。
4. 創建文檔及最佳實踐供未來實現參考。

為什麼使用免費模型？

• 可訪問性：任何人都可以無門檻參與。
• 教育價值：更深入理解模型內部機制。
• 成本效益：研發初期節省資源投入。
• 透明度：源代碼開放便於調試與優化。
• 多樣性：開源社區支持豐富生態。

📄 許可證

本項目遵循MIT License協議。