- Paso 1: Clona el repositorio: git clone https://github.com/Jenqyang/LLM-Powered-RAG-System.git
- Paso 2: Instala dependencias: pip install -r requirements.txt
- Paso 3: Configura variables de entorno para tu clave API de LLM y credenciales del almacén vectorial
- Paso 4: Prepara y preprocesa tu corpus de documentos para embebido
- Paso 5: Construye o carga el índice vectorial (FAISS, Pinecone, Weaviate)
- Paso 6: Ejecuta el servidor RAG o el cuaderno para consultar y recuperar contexto enriquecido
- Paso 7: Personaliza plantillas de prompts y parámetros de recuperación en archivos de configuración
- Paso 8: Despliega como API REST o integra en tu aplicación