RAG-MCP Pipeline Research
2025.04.03
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PythonAI 集成RAGMCP 服务器业务软件集成开发效率数据库内容生成
RAG-MCP Pipeline Research 是一个综合研究项目，专注于探索检索增强生成（RAG）和多云处理（MCP）服务器的集成，使用免费和开源模型。该项目旨在通过实际业务应用（如会计软件集成）来理解和集成大型语言模型（LLMs）与外部服务。
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Overview
基本能力
产品定位
RAG-MCP Pipeline Research 是一个研究和学习项目，旨在通过实际业务应用（如会计软件集成）来理解和集成大型语言模型（LLMs）与外部服务。
核心功能
- 免费使用：使用免费的 Hugging Face 模型，无需付费 API 密钥。
- 本地运行：所有操作均在本地完成，无需外部依赖。
- 详细文档：提供逐步的文档，适合初学者。
- 实用示例：包含可运行的代码示例。
适用场景
- 研究和学习 RAG 和 MCP 服务器的集成。
- 开发 AI 驱动的数据输入和处理框架。
- 集成商业软件 API（如 QuickBooks）。
工具列表
- Python：用于编程和脚本编写。
- Git/GitHub：用于版本控制和协作。
- Docker：用于容器化部署。
- Hugging Face 模型：用于免费的语言模型集成。
常见问题解答
- 为什么使用免费模型？：为了可访问性、教育价值、隐私、灵活性和未来证明。
- 如何开始？：克隆仓库，运行设置脚本，激活虚拟环境，然后按照模块顺序学习。
使用教程
使用依赖
- 安装 Python、Git/GitHub 和 Docker。
- 确保机器具备基本的机器学习和 RESTful API 知识。
安装教程
- 克隆仓库到本地机器：
bash git clone https://github.com/your-username/rag-mcp-pipeline-research.git cd rag-mcp-pipeline-research - 运行设置脚本准备环境：
bash python src/setup_environment.py - 激活虚拟环境： ```bash # On Windows venv\Scripts\activate
# On macOS/Linux source venv/bin/activate ``` 4. 从 Module 0: Prerequisites 开始学习。
调试方式
- 确保虚拟环境已激活。
- 按照每个模块的文档运行示例代码。
- 检查日志和错误信息以解决问题。