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Easy-RAG是一个检索增强生成(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,之前分享过这个博主自己开源的项目RAG搜索增强生成系统,一个精简的版本,适合学习、使用、自主扩展,感谢大家支持目前已有300+star,最近做了一些更新给大家汇报一下,整体开发还是本着简单,清晰和方便二次开发。
项目地址:https://github.com/yuntianhe2014/Easy-RAG
项目特点
一个适合学习、使用、自主扩展的RAG【检索增强生成】系统,可以联网做AI搜索!
2024/9/04 增加 AI网络搜索 可以联网查询2024/9/04 优化webui异步调用,提高响应速度2024/8/21 增加对 Elasticsearch 支持,在config中设置2024/7/23 参考 meet-libai 项目增加了一个知识图谱的时时提取工具,目前仅是提取,未存储 graph_demo_ui.py2024/7/11 新增faiss向量数据库支持,目前支持(Chroma\FAISS)2024/7/10 更新rerank搜索方式2024/7/09 第一版发布
知识库(目前仅支持txt\csv\pdf\md\doc\docx\mp3\mp4\wav\excel\格式数据):1、知识库的创建(目前仅支持Chroma\Faiss\Elasticsearch)2、知识库的更新3、删除知识库中某个文件4、删除知识库5、向量化知识库6、支持音频视频的语音转文本然后向量化语音转文本 使用的 funasr ,第一次启动时,会从魔塔下载模型,可能会慢一些,之后会自动加载模型chat1、支持纯大模型聊天多轮2、支持知识库问答 ["复杂召回方式", "简单召回方式","rerank"]AI网络搜索支持网络搜素,大家可以优化 prompt 增加不同 程度的 总结llm基于ollama可以选择不同模型注意:联网基于 searxng,需要先本地或者服务启动 这个项目,我用docker 启动的参考 https://github.com/searxng/searxng-docker
本次rerank 使用了bge-reranker-large 模型,需要下载到本地,然后再 rag/rerank.py中配置路径模型地址:https://hf-mirror.com/BAAI/bge-reranker-large
知识库:0、支持Milvus,MongoDB等向量数据chat:1、添加 语音回答输出2、增加 问题路由知识库的 功能
安装包,傻瓜式安装即可https://ollama.com/downloadOllama 安装模型,本次直接安装我们需要的两个 cmd中执行ollama run qwen2:7bollama run mofanke/acge_text_embedding:latest模型然后在 rag/rerank.py中配置路径https://hf-mirror.com/BAAI/bge-reranker-large目前仅支持(Chroma和Faiss)Config/config.py中配置你想用的 向量数据库Elasticsearch 请先启动 Elasticsearch,我是使用docker 启动的docker run -p 9200:9200 -e "discovery.type=single-node" -e "xpack.security.enabled=false" -e "xpack.security.http.ssl.enabled=false" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.12.1es_url构造python环境conda create -n Easy-RAG python=3.10.9conda activate Easy-RAGpython3.10.9 经测试 pyhon3.8以上皆可使用git clone https://github.com/yuntianhe2014/Easy-RAG.git安装依赖pip3 install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple部署依赖联网项目searxnghttps://github.com/searxng/searxng-docker项目启动python webui.py知识图谱时时提取工具python graph_demo_ui.py
如果项目对您有用请帮忙点个赞
,也欢迎大家关注公众号、进群交流技术
技术咨询,商务合作可以加我
已在我其他群的就不要加这个新群了,我会清理幺^_^
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53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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