kotaemon由Cinnamon开发开源，提供了一个干净且自定义的RAG用户界面，通过与文档的聊天功能，帮助用户进行问答。兼容多种LLM API供应商，包括OpenAI、Azure OpenAI和Cohere，以及本地模型。支持多用户登录，允许用户将文件组织成公共或私有集合并进行共享，能够处理包括图形和表格在内的多种文档格式，支持多模式文件解析。...
api_key: ollama base_url: http://localhost:11434/v1/ model: llama3.1:8b (for llm) | nomic-embed-text (for embedding) (3)使用本地模型用于RAG 1) 将本地LLM和Embedding模型设置为default 2) 将File Collection中的Embedding设置为本地模型(例如: ollama) 3) 在Retrieval Setting页面,选择本地模型...
Kotaemon支持集成外部数据源，如数据库或API，以丰富问答系统的知识库。开发新的索引策略：开发者可以根据不同的查询类型和文档结构，开发新的索引策略，以提高检索的准确性。用户界面的定制：为了更好地适应特定的用户群体或业务需求，开发者可以定制用户界面，提供更加友好的用户体验。性能优化：对于处理大量文档或高...
组织您的LLM和嵌入模型: 支持本地LLM和流行API提供商:兼容本地大型语言模型及主流API服务(如OpenAI、Azure、Ollama、Groq)。 混合RAG管道: 默认混合RAG管道:提供包含全文和向量检索器的合理默认RAG管道,并通过重排序确保最佳检索质量。 多模态问答支持: 支持带图表和表格的多文档问答:能够处理包含图像和表格的多个文档...
Kotaemon 是一个基于检索增强生成(RAG)的开源工具,旨在实现与文档对话的功能。该工具为最终用户和开发者提供了一个干净且可定制的UI,使用户能够在自己的文档上进行问答,并允许开发者构建自己的RAG管道。 用于文档 QA 的开源 RAG UI 支持本地LLMs和 API 提供商 具有全文和矢量检索功能的混合 RAG 管道 具有图形和...
扫描 Git 仓库中的泄露凭据验证 GitHub 组织中的私钥检查 S3 存储桶中的有效 API 密钥分析 Postman 工作空间中的凭据 客观评测或分析 客观评测或分析： TruffleHog 的优势在于：全面的秘密发现和分类精确的秘密验证深入的凭据分析对多种来源的支持（GitHub、GitLab、S3、Elasticsearch 等）使用建议 使用建议：TruffleHog...
编辑你的 .env 文件以包含 API 密钥。 启动Web 服务器: </TRANSLATION> 运行`python app.py` 应用将在您的浏览器中自动启动。 默认的用户名和密码: admin/admin。您可以直接通过界面添加其他用户。 结算 修改为: 总结 Kotaemon 是一个强大的工具,适合希望通过 RAG 做文档问答的任何人。不论是想要简单界...
Kotaemon支持集成外部数据源,如数据库或API,以丰富问答系统的知识库。 开发新的索引策略: 开发者可以根据不同的查询类型和文档结构,开发新的索引策略,以提高检索的准确性。 用户界面的定制: 为了更好地适应特定的用户群体或业务需求,开发者可以定制用户界面,提供更加友好的用户体验。
原本GraphRAG 只支持 OpenAI 的闭源大模型,导致部署后使用范围大大受限,并且调用API价格昂贵,但有大佬修改了源码并直接制作了WebUI界面,所以我们这里直接去使用修改后的GraphRAG。 Github地址:https://github.com/severian42/GraphRAG-Local-UI 安装步骤
原本GraphRAG 只支持 OpenAI 的闭源大模型,导致部署后使用范围大大受限,并且调用API价格昂贵,但有大佬修改了源码并直接制作了WebUI界面,所以我们这里直接去使用修改后的GraphRAG。 安装步骤 1.创建并激活新的conda环境: 代码语言:js AI代码解释 conda create-n graphrag-local-y ...