Der Einsatz von RAGLight zur Ermöglichung einer lokalen Wissensdatenbank Q&A erfordert 4 wichtige Schritte:
- Vorbereitung der Umwelt: Installieren Sie Python 3.8+ und führen Sie das
pip install raglightInstallieren Sie die Kernbibliotheken, wenn Sie HuggingFace verwenden, müssen Sie die zusätzlichensentence-transformers - Modell Konfiguration: Ziehen Sie das gewünschte Modell durch Ollama (z.B.
ollama pull llama3) um sicherzustellen, dass die lokalen Dienste ordnungsgemäß funktionieren - Laden von Daten: Verwendung
FolderSourceGeben Sie den lokalen Ordnerpfad an (unterstützt PDF/TXT und andere Formate), oder konfigurieren Sie ihn im Code.GitHubSourceÖffentliche Repositories importieren - RohrleitungsbauInitialisierung
RAGPipelineNach dem Anrufbuild()erzeugt den Vektorindex und übergibt schließlich diegenerate()Geben Sie eine Frage ein, um eine Antwort zu erhalten
Besondere Aufmerksamkeit sollte den typischen Codebeispielen gewidmet werden: Der Pfad zur Wissensbasis sollte durch die tatsächliche Ordneradresse ersetzt werden, der Modellname sollte mit dem in Ollama geladenen übereinstimmen, und die Standardanzahl der abgerufenen Dokumente, k=5, kann nach Bedarf angepasst werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRAGLight: Leichtgewichtige Python-Bibliothek zur Generierung von AbruferweiterungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann RAGLight schnell eingesetzt werden, um intelligente Q&A für lokale Wissensdatenbanken zu ermöglichen?
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