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Local RAG 入门指南 - 使用开源大语言模型进行本地检索增强生成

RayRay
Local RAGLLMs支持离线嵌入开源软件数据安全Github开源项目

Local RAG: 开源大语言模型的本地检索增强生成

Local RAG 是一个强大的开源项目,允许用户使用开源大语言模型(LLM)在本地进行检索增强生成(RAG),无需依赖第三方服务,从而保护敏感数据安全。本文将介绍 Local RAG 的主要特性、安装使用方法以及相关学习资源,帮助读者快速掌握这一强大的本地 RAG 解决方案。

主要特性

Local RAG 具有以下主要特性:

  • 完全离线的嵌入和 LLM 支持,无需 OpenAI 等第三方服务
  • 支持多种数据源,包括本地文件、GitHub 仓库和网站
  • 流式响应,提供更流畅的交互体验
  • 对话记忆功能,支持上下文理解
  • 聊天导出功能,方便保存和分享对话内容

Local RAG Demo

快速开始

  1. 克隆项目仓库:
git clone https://github.com/jonfairbanks/local-rag.git
cd local-rag
  1. 安装依赖:
pip install -r requirements.txt

  1. 安装 Ollama

  2. 拉取所需的 LLM 模型:

ollama pull llama2
  1. 运行应用:
python main.py

更详细的安装和使用说明,请参考 Setup & Deploy the App 文档。

学习资源

以下资源可帮助您深入了解 Local RAG:

社区与支持

Local RAG 是一个活跃的开源项目,欢迎社区贡献:

如果您觉得 Local RAG 对您有帮助,请考虑在 GitHub 上为项目点亮星标 ⭐️

结语

Local RAG 为那些希望在本地安全地使用 RAG 技术的用户提供了一个强大的解决方案。通过利用开源 LLM 和本地资源,它不仅保护了数据安全,还提供了灵活的定制选项。无论您是开发人员、研究人员还是对 AI 技术感兴趣的爱好者,Local RAG 都值得一试。开始您的本地 RAG 之旅吧!

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