🚀 RAG 应用程序

本项目是一个检索增强生成（RAG）应用程序的演示，它结合了 MCP 服务器集成，能够高效地进行文档检索和上下文感知的提示生成，并集成了大型语言模型（LLM）API，为用户提供强大的信息处理能力。

🚀 快速开始

通过 Claude Desktop、Cursor 或您 preferred 的 IDE 连接到 MCP 服务器，使用 process_query 工具即可针对公司提问。

✨ 主要特性

• MCP 服务器集成：实现与 MCP 服务器的有效连接与交互。
• 使用 ChromaDB 的文档检索（基于向量搜索）：借助 ChromaDB 进行高效的文档检索，基于向量搜索技术，能快速定位所需信息。
• 上下文感知提示生成：根据具体场景生成具有上下文感知的提示，提升交互效果。
• 集成大型语言模型（LLM）API：集成了大型语言模型的 API，为应用提供强大的语言处理能力。

📦 安装指南

pip install -r requirements.txt

💻 使用示例

基础用法

通过 Claude Desktop、Cursor 或您 preferred 的 IDE 连接到 MCP 服务器。 使用 process_query 工具针对公司提问。

高级用法

可根据具体需求，在配置文件中调整相关参数，以优化应用的性能和功能。

📚 详细文档

配置

在 .env 文件中设置环境变量：

OPENAI_API_KEY=您的 API 密钥

项目结构

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。