部署RAGLight实现本地知识库问答需要4个关键步骤:
- 环境准备: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
- 模型配置:通过Ollama拉取所需模型(如
ollama pull llama3
),确保本地服务运行正常 - 数据加载: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 - 管道构建:初始化
RAGPipeline
后调用build()
生成向量索引,最后通过generate()
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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。
本答案来源于文章《RAGLight:轻量级检索增强生成Python库》