很菜但是很有收获

项目链接:https://github.com/honeyandme/RAGQnASystem?tab=readme-ov-file
(可以提前注意踩坑点)

是一门课程的期末项目，找github上项目来复现，目前仅仅是跑通，没有搞懂原理，没有自己的创新。

收获还是挺大的，各方面。之前用github的代码基本上导入几个包就能运行了，像是玩具。现在这个感觉有些麻烦(比较精致的玩具hhh)

作者的项目很好，star也很多，但是readme文档不太详细，甚至有错误，踩坑不少...
(如果readme详细准确一些的话，2-3h应该能跑通)

收获与踩坑:

下载:有时候梯子网速不佳时，感觉微信浏览器能绕过墙，直接高速下载。(现在是直接把链接发到聊天再点开，不知道有没有直接的微信浏览器窗口)
p2:文件下载时，拓宽了新思路。(p2作者的启发)
java还比较好下载安装，neo4j社区特定版非常难找，本人是照着现在官网上提供的社区最新版本（比较恶心，其他版本非常不好找，找了一下午没找到）的下载路径更换版本号及平台名称获取到的，然后发现该网址一次就蒙对了，很是开心。
也就是最后下载前浏览器上面有地址，找到版本号对应的地方改一下，就能下到想要的版本(neo4j官方什么都有，但是不展示出来，增加下载的困难，何必呢)
(第二天发现，评论区有佬总结出来各个版本...不过收获这个下载技巧还是挺不错的！)

对github，py环境，配置系统环境变量等操作都更熟练了一些

在下载requirements时，conda那里报错，感觉也是作者项目(/版本)的问题
torch==2.2.1+cu118 是针对CUDA 11.8的特定版本，在Windows上不能直接通过pip安装，需要使用PyTorch官方的安装方式

导入知识图谱很慢，加强熟练了跑代码时刷手机的操作

最大的坑:(p4)
作者这样说让人以为，不训练模型的话，点“下载”，只下载best_roberta_rnn_model_ent_aug.pt就可以了。但是实际上chinese-roberta-wwm-ext里的要下，而且要放在model文件夹下的chinese-roberta-wwm-ext文件夹里
实际上应该是若不想训练，该下的都下，只是可以不运行python ner_model.py #可以不运行

到下载模型的时候，提前想了下，1650显卡(4g)，能下载什么呢？简单计算了下感觉4B模型应该没问题(还好，最后也确实没问题)
最后下载ollama，qwen:4b也很顺利

搞懂整个逻辑后，把bug都de完，就跑通了。感觉更多的还是文档说明不清晰的问题

希望能搞懂全部内容，做一些自己的创新！