之前使用golang实现了一整套 rag 的底层功能
现在把api接口及前端页面也完善了

go-rag api

rag api 项目

api 运行

$ cd server
$ go mod tidy
$ go run main.go

fe 运行

$ cd fe
$ npm install
$ npm run dev

indexer

解析文件并向量化到es

curl --request POST \
  --url http://localhost:8000/v1/indexer \
  --header 'content-type: multipart/form-data' \
  --form 'file=[object Object]'

retriever

根据用户提问检索文档

curl --request POST \
  --url http://localhost:8000/v1/retriever \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "question":"未来计划",
    "top_k":5,
    "score":0.2
}'

chat

检索到文档后回答用户问题

curl --request POST \
  --url http://localhost:8000/v1/chat \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "question":"未来计划",
    "top_k":5,
    "score":0.2,
    "conv_id":"123-abc"
}'

conv_id 是会话id，尽量不相关的问题使用不同的会话id，否则上下文过长会导致大模型回答不准确
可以用 uuid.New().String()

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