PRAG提供标准化的环境部署方案，确保技术优势与实际应用的平滑衔接：
- 基于conda的虚拟环境管理，限定Python 3.10.4版本确保兼容性
- 预编译的torch 2.1.0框架支持CUDA加速
- requirements.txt包含27个精校依赖项，避免版本冲突
- 提供12GB预增强数据包(data_aug.tar.gz)的直连下载
实践表明，从零开始部署PRAG的完整环境仅需15分钟：conda环境构建5分钟，依赖安装3分钟，数据准备7分钟。项目文档详细描述了从维基百科原始数据(psgs_w100.tsv.gz)到BM25检索索引的完整预处理流程。这种开箱即用的特性使PRAG在GitHub上线首周就获得300+星标，被AI工程社区评为2023年度最值得期待的检索增强工具。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelPRAG: Parametric Retrieval Augmentation Generation Tool zur Verbesserung der Leistung von Q&A SystemenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " PRAG的环境配置流程体现工业级工具的易用性特征
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