SkyPilot RAG

SkyPilot RAG

SkyPilot RAG 是一个结合了向量搜索和大型语言模型的检索增强生成系统。它通过语义搜索和智能问答,为法律专业人士提供高效的信息检索和分析工具。该系统基于 SkyPilot 构建,能够管理基础设施并高效利用计算资源,支持在任何云环境或 Kubernetes 上部署。其主要优点包括高准确性、上下文感知能力和可追溯性,能够显著提高法律文档处理的效率和可靠性。

需求人群:

"该产品主要面向法律专业人士,包括律师、法务人员和法律研究者。它能够帮助他们快速查找相关法律先例,分析复杂法律场景,并从大量文档中提取有用信息,从而提高工作效率和决策质量。"

使用场景示例:

法律专业人士可以使用 SkyPilot RAG 快速查找相关法律案例。

用户可以通过语义搜索功能,从大量法律文档中提取关键信息。

该系统支持多云部署,满足不同用户的需求。

产品特色:

使用 SkyPilot 管理基础设施,简化大规模作业的运行。

通过向量嵌入实现法律文档的语义搜索。

结合 DeepSeek R1 模型生成智能问答答案。

支持多云环境和 Kubernetes 部署,提高灵活性。

自动处理作业状态管理和故障恢复,确保高效运行。

使用教程:

1. 安装 SkyPilot 并设置存储桶名称。

2. 使用 batch_compute_embeddings.py 脚本计算文档嵌入。

3. 使用 build_rag.yaml 构建向量数据库。

4. 使用 serve_rag.yaml 部署 RAG 服务。

5. 通过 Sky Serve 获取服务端点并开始查询。

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