你还可以组织LMS和嵌入模型,这非常实用。它支持本地和基于API的模型,并且兼容本地LMS和一些流行提供商,例如ollama、Groq、 OpenAI。 你还可以实现混合RAG流水线,包括我们之前提到的高质量检索系统,如Graph RAG或Hybrid RAG。 还支持多模态问答,这对文档解析、图表和表格处理非常理想。正如你在这里看到的,它能够处理...
3.配置 - 模型连接和凭据配置：在`.env`文件中配置模型连接和凭据，支持OpenAI、Azure OpenAI等多种LLM提供商以及通过Ollama或llama - cpp - python的本地模型。- 应用程序高级配置：通过`flowsettings.py`文件进行高级配置，如设置文档存储、向量存储以及启用或禁用特定功能。4.启动与访问 - 启动：安装并配置完成...
from lightragimportLightRAG,QueryParam from lightrag.llmimportollama_model_complete from globimportglobnest_asyncio.apply()rag=LightRAG(working_dir="./interview_lightrag",llm_model_func=ollama_model_complete,llm_model_name="qwen2.5:7b",embedding_func=embedding_func,) 接下来只需要向LightRAG中插入...
api_key: ollama base_url: http://localhost:11434/v1/ model:llama3.1:8b(for llm) | nomic-embed-text (for embedding) (3)使用本地模型用於RAG 1)將本地LLM和Embedding模型設定為default 2)將File Collection中的Embedding設定為本地模型(例如: ollama 3)在Retrieval Setting頁面,選擇本地模型作為LLM相...
目前Kotaemon针对中文语言支持不友好,但既然可以通过ollama进行部署LLM和Embedding模型,因此支持中文语言也是相对容易开发集成的。 后续系列会针对该框架中的检索和推理模块做一个详细的源码维度分析,敬请期待~ 如果针对部署过程中存在疑问或部署不成功,或者想免费获取使用openai的客官,可私信沟通。 如有问题或者想要合作的...
一个开源的干净和可定制的RAG UI,用于与您的文档聊天。为最终用户和开发人员而构建。 该项目为想要对文档进行知识问答的最终用户和想要构建自己的RAG知识系统的开发人员来说都是一个不错的RAG UI。 该开源项目是基于Gradio开发的UI,支持LLM API提供商(OpenAI、AzureOpenAI、Cohere等)和本地LLM(通过ollama和llama-...
组织您的LLM和嵌入模型。支持本地LLMs和流行的 API 提供商(Openai、Azure、Ollama、Groq)。 混合RAG 管道。 Sane 默认 RAG 管道具有混合(全文和矢量)检索器 + 重新排名,以确保最佳检索质量。 多模式质量保证支持。通过图形和表格支持对多个文档进行问答。支持多模式文档解析(UI 上的可选选项)。
大模型选择本地Ollama部署的Qwen-2.5-7b 嵌入模型也可以选择同样的 选择完成后保存配置 保存后下面的配置就会变成这个样子 剩下部分保持默认不变 但这一步骤实际是根据文件大小来决定时间,初期测试可以用个小文件,执行期间可以看日志,执行完成会有如下成功标识:All workflows completed successfully.;如果执行报错再调整...
Kotaemon提供了与OpenAI、Azure等LLM API提供商兼容的解决方案，同时也支持本地LLM，如Ollama和Ilama-cpp-python，为用户提供了更多的选择。进一步的定制和开发 除了基本的安装和配置，Kotaemon还提供了丰富的API和工具，允许开发者进一步定制和开发：自定义推理Agent：根据特定的业务逻辑或数据处理需求，开发者可以创建...
该项目作为一个功能性的 RAG UI,适用于想要对其文档进行 QA 的最终用户和想要构建自己的 RAG 管道的开发人员。• 对于最终用户:- 基于 RAG 的 QA 的简洁用户界面。- 支持 LLM API 提供商(OpenAI、AzureOpenAI、Cohere 等)和本地 LLM(通过ollama llama-cpp-python)- 简单的安装脚本。• 对于开发人员:- ...