RAGDemo — 一个学习示例（Demo）

RAGDemo — 一个学习示例（Demo）

说明：本仓库是一个轻量级的演示项目，用来说明如何在本地用 ONNX 模型生成嵌入并做简单的向量检索。它并不是一个生产就绪的系统，主要用于学习、验证思路与原型开发。

如果你的目标是构建可在生产环境运行的 RAG 平台，请把本项目当作起点或参考，后续还需要完善性能、安全性、持久化和运维方面的工作。

Github: https://github.com/wosledon/RAGDemo

这是什么（简短）

• 一个示例：展示如何把文本分段、通过本地 ONNX 模型生成嵌入，并在简单的向量存储中检索相似段落。
• 目标是学习与快速试验，而不是替代成熟的向量数据库或商业服务。

我能帮你快速做什么

• 演示如何在本地运行一个端到端的小型 RAG 流程
• 提供可读的示例代码，方便你在此基础上扩展或替换组件

限制（请注意）

• 不适合直接用于生产：缺少完善的并发控制、持久化策略、索引压缩、分布式支持与监控
• 模型与 tokenizer 的兼容性需用户自行确认（不同模型可能输出不同维度或需要不同的预处理）
• 性能与规模受限于本地实现和示例向量存储

快速上手（示例）

1. 克隆并构建：

git clone <your-repo-url>
cd RAGDemo
dotnet build RAGDemo.slnx

1. 准备好示例模型（项目自带 models/all-MiniLM-L6-v2/）：

将 ONNX 模型及 tokenizer 相关文件放入 models/ 对应目录，并在 RAGDemo/Config.cs 中确认路径。

1. 运行演示：

dotnet run --project RAGDemo/RAGDemo.csproj

运行后程序会用 test_data/ 中的示例文本构建一个小型索引并演示一次检索流程。

代码中关键点（快速导航）

• 文档加载：RAGDemo/IO/DocumentLoader.cs
• 嵌入实现：RAGDemo/Embeddings/OnnxEmbeddings.cs
• Tokenizer 桥接：RAGDemo/Embeddings/TokenizerBridge.cs
• 检索器：RAGDemo/Retriever.cs
• 向量存储示例：VectorStore/IVectorStore.cs, VectorStore/InMemoryVectorStore.cs

如果你想把 demo 推向生产（建议起点）

1. 把向量存储替换为成熟后端（如 Qdrant、Milvus、FAISS 服务化等）
2. 增加并发、安全（认证/授权）与监控能力
3. 为模型推理引入批处理、GPU/加速库或服务化部署
4. 添加单元测试与集成测试，完善 CI/CD 流程

贡献与反馈

这个项目欢迎改进与讨论。如果你有补丁、想法或发现问题，请提交 Issue 或 PR。