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✅派聪明RAG项目如何写到简历上?(持续更新,非常重要)
重要提示,这部分内容有一些是我修改的球友简历,放上来是为了方便大家参考,请不要相互传播,引起误会,大家参考学习就好了,后期有遇到不错的内容我也会更新上来,互帮互助,才能更进一步。
派聪明 RAG 知识库项目上线了!AI 时代,你值得拥有!
派聪明(PaiSmart)是一个企业级的 AI 知识库管理系统,采用检索增强生成(RAG)技术,提供智能文档处理和检索能力。核心技术栈包括 ElasticSearch、Kafka、WebSocket、Spring Security、Docker、MySQL 和 Redis。
✅派聪明环境搭建指南(新人必看)Java 17、MySQL、Elasticsearch、Redis、MinIO、Kafka
这一步大家一定要顶住啊,一定要按照我的要求去安装,不要在前置环境上浪费时间:Java 17、MySQL、Elasticsearch、Redis、MinIO、Kafka
✅获取派聪明源码和教程权限,教程在技术派上,源码在 gitcode 上,防盗
这次派聪明的源码托管在 GitCode 上, 并且采用了邀请审核制度,需要你先有 GitCode 账号,没有的话,手机验证码注册一个就可以了。虽然这样麻烦了一点,但可以杜绝版权的滥用,相信大家都能够理解,毕竟为了这个项目我们付出了太多的心血。
✅阿里向量化 API 申请,附豆包 embedding
原来我们用的豆包 embedding,但豆包突然下架了 241505 模型,导致大家在向量的时候跑不起来 2048 维度,我们这里直接替换成了阿里的千问 embedding,可以向下兼容。
✅Elasticsearch 8.10安装教程(新人必看)
ES 安装这一步非常复杂,很多新手容易卡在这一步,所以我这里做了一个详细说明
✅本地运行派聪明指南(新人必看)
前置环境准备妥当后,接下来就需要从 GitCode 上拉取源码,然后在本地跑起来派聪明了。
✅派聪明需求分析(非常重要)
在正式开发项目之前,我们需要先了解派聪明是什么,应用场景有哪些,分析它应该包含哪些业务模块,以及需要实现哪些功能。 在大厂,这部分工作会由专门的产品经理负责,他们会根据市场反馈或竞品调研提出需求、完成需求分析并给出 PRD,然后交由开发人员实现。
windows下的kafka安装过程,踩坑记录
聪明派RAG项目安装文档里没有windows的kafka安装,遇到了一些小坑,记录一下。