我要投稿

Easy-RAG 一个适合学习、使用、自主扩展的检索增强生成系统

发布日期：2024-08-26 07:12:06 浏览次数： 1607

当今时代，人工智能技术的飞速发展为各行各业带来了革命性的变化。在自然语言处理领域，检索增强生成（RAG）系统因其卓越的性能和广泛的应用前景，正成为研究和应用的热点。今天，我要向您推荐的是一个创新的系统——Easy-RAG，它不仅易于学习、使用，还具备自主扩展的能力。希望能让您对RAG能更近一步的了解。

一、Easy-RAG 系统概览

Easy-RAG 是一个开放源代码的检索增强生成 (RAG) 系统，旨在提供一种简便的方式来学习和使用 RAG 技术，并支持用户自主扩展系统功能。该系统适用于希望深入了解和应用 RAG 技术的研究人员和开发者，无论是在学术研究还是在商业开发中都能提供强有力的支持。

二、功能特点

Easy-RAG 的功能特点主要包括：

知识库支持：目前支持 txt、csv、pdf 等格式的文件作为知识库，并提供知识库的创建、更新、删除等功能。

聊天功能：支持纯大模型聊天多轮，以及知识库问答，提供复杂召回方式、简单召回方式和 rerank重新排序来提高检索效率搜索方式。

语音转文本：支持音频视频的语音转文本然后向量化，使用的 funasr 模型，可在首次启动时从魔塔下载模型。

持续更新计划：计划后续支持 Elasticsearch、Milvus、MongoDB 等向量数据，以及添加语音回答输出和问题路由知识库的功能。

三、项目结构

Easy-RAG 的项目结构包括：

Chroma_db（存储 Chroma 向量数据的文件夹）
Ollama_api（以 api 方式与 ollama 交互的代码）
embedding（用于文件向量化处理的代码）
rag（存储 rag 操作的代码）等部分

四、安装与使用

Easy-RAG 的安装和使用相对简单，可以通过 Ollama 安装包进行安装，并通过简单的命令行操作来部署所需的大模型和模型。具体的安装步骤包括下载 Ollama 安装包，运行相应的命令来安装所需的模型，并在配置文件中指定 rerank 模型的路径。

1、Ollma安装，在如下网址选择适合你机器的ollama 安装包

https://ollama.com/download

2、Ollama 安装模型，直接安装我们需要的两个cmd中执行

ollama run qwen2:7b

ollama run mofanke/acge_text_embedding:latest

3、项目开发环境 pyhon3.8以上

git clone https://github.com/yuntianhe2014/Easy-RAG.git

4、安装依赖

pip3 install -r requirements.txt -ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

5、项目启动

python webui.py

6、知识图谱时时提取工具

python graph_demo_ui.py

总结：

Easy-RAG 是一个功能全面、易于学习和使用的 RAG 系统，具备良好的扩展性，适合研究人员和开发者进行深入研究和应用开发。有需要的小伙伴们可以通过下方提供地址进行更多的学习。

仓库地址：https://github.com/yuntianhe2014/Easy-RAG

项目参考： https://github.com/BinNong/meet-libai

53AI，企业落地应用大模型首选服务商

产品：大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务

承诺：先做场景POC验证，看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

百度智能云邀53AI：共创AI新纪元，启航智能新时代

2024-05-27

钉钉恒星计划：53AI与百余位企业家及钉钉生态伙伴，共议“AI 浪潮下的新机遇”

2024-05-22

热点资讯

GraphRAG+Ollama 本地部署，保姆教程，踩坑无数，闭坑大法

2024-07-18

GraphRAG：终极 RAG 引擎 - 语义搜索、嵌入、矢量搜索等等！

2024-07-08

微软开源的GraphRAG解读

2024-07-09

RAG框架，都在这了!

2024-06-20

RAGFlow：基于OCR和文档解析的下一代 RAG 引擎

2024-05-05

【文档智能 & RAG】RAG增强之路：增强PDF解析并结构化技术路线方案及思路

2024-07-09

RAG 高效应用指南：Embedding 模型的选择和微调

2024-06-13

下一代 RAG 技术来了！微软正式开源 GraphRAG：大模型行业将迎来新的升级？

2024-07-07

Prompt工程师必备：复旦重磅 | 最佳RAG实践长什么样的？

2024-07-07

源码解读 - 微软GraphRAG框架

2024-07-14

大家都在问

在长上下文LLM的时代，RAG是否仍然必要？

2024-09-20

大模型应用框架解析：RAG、Agent、微调、提示词工程究竟是什么?

2024-09-16

使用千帆完全免费的大模型，去构建Graph RAG，效果如何？

2024-09-12

RAG领域出现技术创新，或将引领AI搜索重大变革？

2024-09-11

大模型分不清 9.9 与 9.11 谁大，那 Embedding 模型呢？

2024-09-10

一文看懂GraphRAG与传统RAG的7大区别及融合方案，你会怎么选择？

2024-09-09

最近爆火的GraphRAG是什么，真的能用于商业应用吗？

2024-09-07

你的工作流程被 AI 颠覆了吗？

2024-09-04

开箱即用的企业大模型应用平台

工作+AI

业务+AI

AIx业务

大模型咨询

大模型定制