MCP - Sistema de preguntas y respuestas con RAG
MCP es un sistema avanzado de preguntas y respuestas que utiliza la técnica de recuperación-generación aumentada (RAG) para proporcionar respuestas precisas y contextuales basadas en un corpus de documentos.
Características
- 🔍 Búsqueda semántica en documentos
- Almacenamiento en caché inteligente con Redis
- Almacenamiento persistente con MongoDB
- 🤖 Integración con OpenAI para incrustaciones y generación de texto
- 📈 Monitoreo y métricas del sistema
- 🔄 Gestión de operaciones asincrónicas
Prerrequisitos
- Python 3.9+
- Edición comunitaria de MongoDB
- Redis
- Clave API de OpenAI
Instalación
- Clonar el repositorio:
git clone https://github.com/votre-username/mcp.git
cd mcp
- Instalar dependencias del sistema:
# MongoDB
brew tap mongodb/brew
brew install mongodb-community
brew services start mongodb-community
# Redis
brew install redis
brew services start redis
- Configurar el entorno de Python:
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Sur Unix/macOS
pip install -r requirements.txt
- Configurar variables de entorno:
cp .env.example .env
# Éditer .env avec vos configurations
Uso rápido
from src.rag import RAGWorkflow
# Initialisation
rag = RAGWorkflow()
# Ingestion de documents
await rag.ingest_documents("chemin/vers/documents")
# Interrogation
response = await rag.query("Votre question ici ?")
Documentación
Pruebas
python -m pytest tests/ -v
Estructura del proyecto
mcp/
├── src/
│ ├── __init__.py
│ ├── rag.py # Workflow RAG principal
│ ├── models.py # Modèles de données
│ ├── mongo_operations.py # Opérations MongoDB
│ ├── redis_operations.py # Opérations Redis
│ └── database.py # Configuration de la base de données
├── tests/
│ ├── __init__.py
│ ├── test_mcp.py
│ └── test_mongo_integration.py
├── prompts/
│ ├── system_prompt.txt
│ ├── query_prompt.txt
│ └── response_prompt.txt
├── docs/
│ ├── installation.md
│ ├── usage.md
│ ├── architecture.md
│ └── api.md
├── requirements.txt
├── .env.example
└── README.md
Contribución
- Bifurcar el proyecto
- Crea una rama para tu función (
git checkout -b feature/AmazingFeature ) - Confirme sus cambios (
git commit -m 'Add some AmazingFeature' ) - Empujar a la rama (
git push origin feature/AmazingFeature ) - Abrir una solicitud de extracción
Licencia
Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT. Consulte el archivo LICENCIA para obtener más detalles.
Tu nombre - @your_twitter
Enlace del proyecto: https://github.com/your-username/mcp