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Web RAG 检索程序

介绍

Web RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索程序是一款强大的工具，专为简化和优化信息检索和内容生成过程设计。此程序结合了先进的检索技术和自然语言生成能力，能够从海量的网络数据中快速检索信息，并生成准确、相关的文本响应。这个工具特别适合开发人员、内容创作者和研究人员，帮助他们有效地获取和利用网上的信息。

主要特点

• 高效的信息检索：利用最新的检索技术，快速准确地从网络数据中提取信息。
• 增强型内容生成：结合检索到的信息，使用最新的自然语言处理技术生成高质量的文本。
• 用户友好的界面：简单直观的界面，使用户易于操作和导航。
• 可定制性高：提供多种配置选项，用户可以根据自己的需求调整检索和生成的参数。
• 实时更新：程序设计有实时更新功能，确保用户总能使用最先进的技术。

应用场景

• 学术研究：帮助研究人员快速找到相关文献，提高研究效率。
• 内容创作：为写作者和博客作者提供灵感和信息支持，优化写作过程。
• 市场分析：为市场分析师提供即时的行业信息，支持决策制定。
• 教育用途：可用于教育环境中支持课程内容的开发和学生的学习。

使用方法

• 本地创建.env。
• 配置你的surpdev的sk和openai的sk。

OPENAI_API_KEY="sk-proj-"
XAPI = ""

simpleperplexity's Issues

代码里没看到哪里用了rag啊

你把搜索出来的结果连起来去问大语言模型，很容易导致token不够