- Étape 1 : Cloner le dépôt : git clone https://github.com/Jenqyang/LLM-Powered-RAG-System.git
- Étape 2 : Installer les dépendances : pip install -r requirements.txt
- Étape 3 : Configurer les variables d’environnement pour votre clé API LLM et vos identifiants de stockage vectoriel
- Étape 4 : Préparer et prétraiter votre corpus de documents pour l’intégration
- Étape 5 : Construire ou charger l’index vectoriel (FAISS, Pinecone, Weaviate)
- Étape 6 : Exécuter le serveur RAG ou le notebook pour interroger et récupérer le contexte d’animation
- Étape 7 : Personnaliser les modèles de prompt et les paramètres de récupération dans les fichiers de configuration
- Étape 8 : Déployer en tant qu’API REST ou intégrer dans votre application