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ローカルナレッジベースのインテリジェントQ&Aを可能にするRAGLightの迅速な導入方法とは？

2025-08-19
AIアンサー
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部署RAGLight实现本地知识库问答需要4个关键步骤：

  1. 環境準備：安装Python 3.8+，运行pip install raglight安装核心库，若使用HuggingFace需额外安装sentence-transformers
  2. モデル構成：通过Ollama拉取所需模型（如ollama pull llama3），确保本地服务运行正常
  3. データロード使用FolderSource指定本地文件夹路径（支持PDF/TXT等格式），或在代码中配置GitHubSource导入公开仓库
  4. 管道构建：初始化RAGPipeline后调用build()生成向量索引，最后通过generate()输入问题获取回答

典型代码示例中需特别注意：知识库路径需替换为实际文件夹地址，模型名称需与Ollama中加载的一致，默认检索文档数k=5可按需调整。

この答えは記事から得たものである。RAGLight: 軽量検索拡張生成Pythonライブラリについて

無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ローカルナレッジベースのインテリジェントQ&Aを可能にするRAGLightの迅速な導入方法とは？
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