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

2. 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。

3. 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

运行

RAGDemo --- 本地向量化与检索演示
[TokenizerBridge] Loaded tokenizer from: ./models/all-MiniLM-L6-v2\tokenizer.json
ONNX model loaded. Input metadata:
 - input_ids: System.Int64 -1x-1
 - attention_mask: System.Int64 -1x-1
 - token_type_ids: System.Int64 -1x-1
Using model path: ./models/all-MiniLM-L6-v2\model.onnx
输入 'help' 查看可用命令。

rag> help
可用命令:
  import <dir>         --- 从目录导入并索引所有支持的文档（txt, md, html, pdf, docx, xlsx）。
  index <file>         --- 对单个文件解析并索引（支持同上扩展名）。
  query <text>         --- 对查询文本向量化并检索 top-K 文档。返回 id, score, metadata。
  save <path>          --- 将当前索引保存到磁盘（默认 ./index.json）。
  load <path>          --- 从磁盘加载索引（默认 ./index.json）。
  help                 --- 显示此帮助。
  exit | quit          --- 退出程序。

索引说明:
  文档会被分块（chunk），默认 chunk size= 800, overlap= 200。
  每个 chunk 会单独向量化并存为 id: <filename>#chunk-i，metadata 为原始文件路径。
rag> load
Index loaded from ./index.json
rag> query 劳斯莱斯
[TokenizerBridge] Loaded tokenizer from: ./models/all-MiniLM-L6-v2\tokenizer.json
Top results:
Result #1 --- id=新建 文本文档 (2).txt#chunk-0 score=0.8838
  source: C:\Users\BSI\Desktop\doc\新建 文本文档 (2).txt
  chunk: 0
  snippet:
劳斯莱斯是英国的豪华汽车品牌，经常被用来比喻极致的品质。
Result #2 --- id=新建 文本文档 (3).txt#chunk-0 score=0.8770
  source: C:\Users\BSI\Desktop\doc\新建 文本文档 (3).txt
  chunk: 0
  snippet:
科目, 科目余额, 科目是什么, 啊啊啊啊科目
Result #3 --- id=chinese_notes.txt#chunk-0 score=0.7866
  source: C:\Users\BSI\Desktop\doc\chinese_notes.txt
  chunk: 0
  snippet:
记账 报表 这是一些测试文本，用于验证记账查询是否能够匹配。 账目分类：资产、负债、收入、费用。 记账原则：借贷平衡，分录清晰。
rag> query 记账
[TokenizerBridge] Loaded tokenizer from: ./models/all-MiniLM-L6-v2\tokenizer.json
Top results:
Result #1 --- id=chinese_notes.txt#chunk-0 score=0.7685
  source: C:\Users\BSI\Desktop\doc\chinese_notes.txt
  chunk: 0
  snippet:
记账 报表 这是一些测试文本，用于验证记账查询是否能够匹配。 账目分类：资产、负债、收入、费用。 记账原则：借贷平衡，分录清晰。
Result #2 --- id=新建 文本文档 (2).txt#chunk-0 score=0.8682
  source: C:\Users\BSI\Desktop\doc\新建 文本文档 (2).txt
  chunk: 0
  snippet:
劳斯莱斯是英国的豪华汽车品牌，经常被用来比喻极致的品质。
Result #3 --- id=新建 文本文档 (3).txt#chunk-0 score=0.8618
  source: C:\Users\BSI\Desktop\doc\新建 文本文档 (3).txt
  chunk: 0
  snippet:
科目, 科目余额, 科目是什么, 啊啊啊啊科目
rag>

贡献与反馈

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