Rag MCP Pipeline Research

🚀 基于检索增强生成与多云处理的工作流研究

本项目是一项全面的研究计划，致力于探索检索增强生成（RAG）与多云处理（MCP）服务器的集成，且仅使用免费开源模型。通过此项目，你可以深入了解如何将大型语言模型与外部服务集成，并将其应用于实际业务场景。

🚀 快速开始

克隆项目

将此仓库克隆到本地机器：

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

安装依赖

运行安装脚本来准备环境：

# 切换到项目目录
python src/setup_environment.py

激活虚拟环境

# Windows系统
venv\Scripts\activate

# macOS/Linux系统
source venv/bin/activate

运行示例代码

# 安装依赖项
pip install -r requirements.txt

# 启动环境
source venv/bin/activate

# 运行示例代码
python src/example.py

✨ 主要特性

• 无需付费API密钥：使用免费Hugging Face模型，降低使用成本。
• 本地运行：不依赖外部依赖项，可在本地环境独立运行。
• 全面分步文档：提供详细的文档，对初学者友好。
• 实用示例：配套工作代码，方便实际操作和学习。

📦 安装指南

1. 克隆仓库：

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

2. 运行安装脚本：

python src/setup_environment.py

3. 激活虚拟环境：

# Windows系统
venv\Scripts\activate

# macOS/Linux系统
source venv/bin/activate

4. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

📚 详细文档

研究模块

模块 0：先决条件

在深入特定领域之前，需建立坚实的基础：

• 编程与工具：掌握Python、Git/GitHub、Docker。
• 基础概念：了解机器学习、RESTful API、云服务。
• AI与LLM基础：理解转换器、RAG和提示工程技术。
• 开发环境搭建及免费模型配置。

模块 1：AI建模与LLM集成

• 掌握不同LLM架构及其能力。
• 学习不同LLM供应商（Hugging Face、开源模型）的整合方法。
• 了解领域特定任务的微调策略。
• 掌握评估指标及性能优化方法。

模块 2：主机部署与AI应用策略

• 构建AI应用程序的可扩展基础架构。
• 掌握成本优化技巧。
• 了解模型服务选项（无服务器、容器化、专用实例）。
• 认识监控和可观测性对于LLM应用的重要性。

模块 3：深入探讨MCP服务器

• 了解MCP服务器的架构与组件。
• 学习构建外部服务集成的安全API网关。
• 掌握认证与授权模式。
• 了解命令执行协议及标准化。

模块 4：API整合与命令执行

• 实现业务软件API（QuickBooks等）的集成。
• 进行数据转换与规范化。
• 掌握错误处理及弹性策略。
• 了解测试与验证方法。

模块 5：RAG（检索增强生成）及替代策略

• 选择与优化向量数据库。
• 构建文档处理流水线。
• 掌握混合检索方法。
• 了解LLM的替代增强策略。

项目目标

1. 获得对RAG和MCP服务器概念的全面理解。
2. 构建流行业务软件的原型整合。
3. 开发AI驱动的数据录入与处理框架。
4. 创建文档及最佳实践供未来实现参考。

为什么使用免费模型？

• 可访问性：任何人都可以无门槛参与。
• 教育价值：更深入理解模型内部机制。
• 成本效益：研发初期节省资源投入。
• 透明度：源代码开放便于调试与优化。
• 多样性：开源社区支持丰富生态。

📄 许可证

本项目遵循MIT License协议。