LlamaFarm提供了直观的命令行工具来操作RAG系统，主要包含两个关键流程：
1. 数据入库（Ingest）：
- 准备包含文档的文件夹（如samples/）
- 执行命令：
uv run python rag/cli.py ingest samples/ --extractors keywords entities --strategy research - 该命令会：自动识别文档格式→提取关键词/实体→按research策略分块→存储到默认向量数据库
2. 知识检索（Search）：
- 查询命令示例：
uv run python rag/cli.py search "气候变暖的主要证据" --top-k 5 --rerank - 参数说明：
- –top-k 5：返回最相关的5个片段
- –rerank：启用结果重排序提升准确率
- 系统会先检索向量库，再通过重排序模型优化结果
整个过程无需编写代码，通过调整策略参数即可适应不同文档类型。
本答案来源于文章《LlamaFarm：在本地快速部署AI模型与应用的开发框架》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何通过命令行使用LlamaFarm进行知识库的建立和检索？请说明具体操作步骤
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