数字孪生工作坊
此仓库根据您的专业配置文件构建嵌入(digitaltwin.json)并将它们存储在Uptash Vector中用于语义检索,然后为一个简单的MCP服务器提供支持RAG。
先决条件
- Python 3.10+
- 创建维度为1536的Uptash矢量索引
- API密钥
- UPSTASH_VECTOR_REST_URL 和 UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN - OPENAI_API_KEY (用于通过以下方式嵌入 text-embedding-3-small)
设置
- 复制
.env.example到.env并填写数值。 - 安装依赖项:
# From the repo root
python -m pip install -r requirements.txt嵌入您的数字孪生模型
python .\embed_digitaltwin.py- 剧本平淡无奇
digitaltwin.json并将嵌入和元数据上传到Uptash Vector。 - 如果您在Upstash中看到维度不匹配错误,请使用以下命令重新创建索引
dimension=1536.
备注
- 之前的版本试图使用Groq进行嵌入;Groq目前不提供
text-embedding-3-small模型。这个脚本现在使用OpenAI的嵌入API来代替。 - 确保API密钥的安全。不要承诺
.env.
