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如何快速部署RAGLight实现本地知识库的智能问答?

2025-08-19 271
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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. 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
  2. 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
  3. 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
  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。

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