When I run /RetrievalAugmentedGeneration/examples/developer_rag/chains.py
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 20/100
Rechercherichtung
Beginnen Sie mit dem Lesen von RetrievalAugmentedGeneration/examples/developer_rag/chains.py und der referenzierten Konfiguration rag-app-text-chatbot.yaml und führen Sie anschließend die dokumentierte Einrichtung aus, um den Fehler zu erfassen. Der Issue enthält weder eine Fehlermeldung noch ein erwartetes Ergebnis. Daher kann der Abschluss erst verifiziert werden, wenn der fehlschlagende Schritt und das erfolgreiche Verhalten spezifiziert sind.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
My setting about rag-app-text-chatbot.yaml is services:
jupyter-server:
container_name: notebook-server
image: notebook-server:${TAG:-latest}
build:
context: ../../
dockerfile: ./notebooks/Dockerfile.notebooks # replace GPU enabled Dockerfile ./notebooks/Dockerfile.gpu_notebook
ports:
- "8888:8888"
expose:
- "8888"
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia
count: 1
capabilities: [gpu]
chain-server:
container_name: chain-server
image: chain-server:${TAG:-latest}
build:
context: ../../
dockerfile: ./RetrievalAugmentedGeneration/Dockerfile
args:
EXAMPLE_NAME: developer_rag
command: --port 8081 --host 0.0.0.0
environment:
APP_VECTORSTORE_URL: "http://milvus:19530"
APP_VECTORSTORE_NAME: "milvus"
APP_EMBEDDINGS_MODELNAME: ${APP_EMBEDDINGS_MODELNAME:-G:/jjx/moxing/snowflake-arctic-embed-l}
APP_EMBEDDINGS_MODELENGINE: ${APP_EMBEDDINGS_MODELENGINE:-local}
APP_EMBEDDINGS_SERVERURL: ${APP_EMBEDDINGS_SERVERURL:-""}
APP_LLM_SERVERURL: ${APP_LLM_SERVERURL:-""}
APP_LLM_MODELNAME: ${APP_LLM_MODELNAME:-"G:/jjx/moxing/llama-2-13b-chat-hf"}
APP_LLM_MODELENGINE: ${APP_LLM_MODELENGINE:-local}
NVIDIA_API_KEY: ${NVIDIA_API_KEY}
POSTGRES_PASSWORD: ${POSTGRES_PASSWORD:-password}
POSTGRES_USER: ${POSTGRES_USER:-postgres}
POSTGRES_DB: ${POSTGRES_DB:-api}
COLLECTION_NAME: ${COLLECTION_NAME:-developer_rag}
APP_RETRIEVER_TOPK: 4
APP_RETRIEVER_SCORETHRESHOLD: 0.25
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT: http://otel-collector:4317
OTEL_EXPORTER_OTLP_PROTOCOL: grpc
ENABLE_TRACING: false
APP_TEXTSPLITTER_MODELNAME: Snowflake/snowflake-arctic-embed-l
APP_TEXTSPLITTER_CHUNKSIZE: 506
APP_TEXTSPLITTER_CHUNKOVERLAP: 200
LOGLEVEL: ${LOGLEVEL:-INFO}
ports:
- "8081:8081"
expose:
- "8081"
shm_size: 5gb
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia
count: 1
capabilities: [gpu]
rag-playground:
container_name: rag-playground
image: rag-playground:${TAG:-latest}
build:
context: ../.././RetrievalAugmentedGeneration/frontend/
dockerfile: Dockerfile
command: --port 8090
environment:
APP_SERVERURL: http://chain-server
APP_SERVERPORT: 8081
APP_MODELNAME: ${APP_LLM_MODELNAME:-"meta/llama3-8b-instruct"}
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT: http://otel-collector:4317
OTEL_EXPORTER_OTLP_PROTOCOL: grpc
ENABLE_TRACING: false
RIVA_API_URI: ${RIVA_API_URI:-}
RIVA_API_KEY: ${RIVA_API_KEY:-}
RIVA_FUNCTION_ID: ${RIVA_FUNCTION_ID:-}
TTS_SAMPLE_RATE: ${TTS_SAMPLE_RATE:-48000}
ports:
- "8090:8090"
expose:
- "8090"
depends_on:
- chain-server
networks:
default:
name: nvidia-rag
What should I do?
- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 4.2k
- Forks
- 1.1k
- Ø Merge
- 10 Std. 15 Min.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 1
Entwicklungsumgebung
- Kein Dockerfile und keine Docker-Compose-Datei
- Keine Pull-Request-Vorlage
- Beitragsleitfaden lesen
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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