欢迎来到 RAG 检索增强生成！这是一个使用 OpenAI API 和 Milvus 向量数据库的问答系统，结合了检索增强生成（RAG）技术。
- 结合了 OpenAI 的语言模型和 Milvus 向量数据库。
- 实现了文本的语义检索和重排。
- 支持多种文档格式的加载和处理，包括 PDF、Word 和 Excel。
在开始之前，请确保你已经安装了 Python 环境。接着，使用 pip 安装所需的依赖包：
pip install -r requirements.txt检查是否包含Hugging Face上的Embedding 模型，如果有外网，直接可以
embedding = HuggingFaceEmbeddings(model_name="BAAI/bge-large-zh-v1.5")
没有的话，可以在魔塔 或者 Hugging Face 上离线下载，导入本地路径即可
配置你的 OpenAI API 密钥和 Milvus 服务信息，在 init.py 文件中设置相应的变量。
使用 load_Excel.py、load_PDF.py 或 load_Word.py 脚本来加载你的文档到 Milvus 向量数据库。
使用 rag.py 脚本进行问答交互。
Excel: python load_Excel.py
PDF: python load_PDF.py
Word: python load_Word.py
运行以下命令与模型进行交互：
python rag.py