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最近本地的RAG项目真不少,相当于可以在本地搞一个自己的RAG知识库了
之前也给大家介绍过类似项目,可惜必须要会部署,这就导致很多没有代码基础的朋友们用不了
今天给大家介绍的kotaemon是对小白玩家比较友好的,可以直接下载运行,不需要再去部署了。当然针对开发者也有开源的源码
项目简介
Kotaemon 是一个开源的基于 RAG的工具,通过简洁且可定制的用户界面,使用户能够与文档进行对话。该项目适用于终端用户和开发者,支持多种语言模型API(如OpenAI、AzureOpenAI等)和本地模型。Kotaemon 还提供了多模态问答支持和高级引用功能,使得从文档中检索和生成回答变得更加高效和准确。
对于终端用户:Kotaemon 提供了一个干净且极简的用户界面,支持基于 RAG 的文档问答。它支持多种语言模型API(如OpenAI、AzureOpenAI、Cohere等)以及本地语言模型(通过 ollama 和 llama-cpp-python)。此外,该项目还提供了便捷的安装脚本。
对于开发者:Kotaemon 是一个框架,允许开发者构建自己的基于 RAG 的文档问答流程。开发者可以自定义并通过提供的 Gradio 构建的用户界面直观地查看自己的 RAG 流程。
DEMO
这ui搞得确实是不错,看着就很舒服
主要功能
文档问答(RAG)网页界面: 可自行搭建,支持多用户登录,文件可私有/公开集合,支持合作与分享。
模型管理: 组织语言模型与嵌入模型,支持本地与流行的API供应商(如 OpenAI, Azure, Ollama, Groq)。
混合RAG流程: 提供基于全文本与向量的混合检索器和重排序以保证最佳检索质量。
多模态问答支持: 支持对包含图表的多文档进行问答,支持多模态文档解析。
先进引用与文档预览: 默认提供详细引用以确保答案正确性,可在浏览器内PDF查看器中直接查看引用和相关评分。
复杂推理支持: 使用问题分解来回答复杂/多跳问题,支持基于代理的推理。
可配置设置界面: 可调整检索与生成过程的多数重要方面。
可扩展性: 基于 Gradio 构建,可自定义添加界面元素,支持多种文档索引与检索策略。
使用教程
只介绍小白玩家怎么直接下载使用,有代码基础的可以直接到github看
下载链接:
https://github.com/Cinnamon/kotaemon/releases/tag/v0.3.6
项目链接
https://github.com/Cinnamon/kotaemon
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