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更新历史
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2024/9/04 增加 AI网络搜索 可以联网查询
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2024/9/04 优化webui异步调用，提高响应速度
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2024/8/21 增加对 Elasticsearch 支持，在config中设置
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2024/7/23 参考 meet-libai 项目增加了一个知识图谱的时时提取工具，目前仅是提取，未存储 graph_demo_ui.py
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2024/7/11 新增faiss向量数据库支持，目前支持(Chroma\FAISS)
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2024/7/10 更新rerank搜索方式
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2024/7/09 第一版发布
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1、目前已有的功能
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知识库（目前仅支持txt\csv\pdf\md\doc\docx\mp3\mp4\wav\excel\格式数据）：
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1、知识库的创建（目前仅支持Chroma\Faiss\Elasticsearch）
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2、知识库的更新
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3、删除知识库中某个文件
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4、删除知识库
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5、向量化知识库
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6、支持音频视频的语音转文本然后向量化
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语音转文本 使用的 funasr ，第一次启动时，会从魔塔下载模型，可能会慢一些，之后会自动加载模型
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chat
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1、支持纯大模型聊天多轮
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2、支持知识库问答 ["复杂召回方式", "简单召回方式","rerank"]
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AI网络搜索
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支持网络搜素，大家可以优化 prompt 增加不同 程度的 总结
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llm基于ollama可以选择不同模型
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注意：联网基于 searxng，需要先本地或者服务启动 这个项目，我用docker 启动的
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参考 https://github.com/searxng/searxng-docker
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3、通过使用rerank重新排序来提高检索效率
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本次rerank 使用了bge-reranker-large 模型，需要下载到本地，然后再 rag/rerank.py中配置路径
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模型地址：https://hf-mirror.com/BAAI/bge-reranker-large
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2、后续更新计划
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知识库：
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0、支持Elasticsearch、Milvus,MongoDB等向量数据
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chat：
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1、添加 语音回答输出
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2、增加 问题路由知识库的 功能
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安装使用
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Ollma安装，在如下网址选择适合你机器的ollama 安装包，傻瓜式安装即可
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https://ollama.com/download
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Ollama 安装模型，本次直接安装我们需要的两个 cmd中执行
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ollama run qwen2:7b
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ollama run mofanke/acge_text_embedding:latest
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下载bge-reranker-large 模型然后在 rag/rerank.py中配置路径
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https://hf-mirror.com/BAAI/bge-reranker-large
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选择你想使用的向量数据库 目前仅支持（Chroma和Faiss）
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在 Config/config.py中配置你想用的 向量数据库
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如果选择 Elasticsearch 请先启动 Elasticsearch，我是使用docker 启动的
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docker run -p 9200:9200 -e "discovery.type=single-node" -e "xpack.security.enabled=false" -e "xpack.security.http.ssl.enabled=false" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.12.1
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注意修改 es_url
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构造python环境
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conda create -n Easy-RAG python=3.10.9
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conda activate Easy-RAG
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项目开发使用的 python3.10.9 经测试 pyhon3.8以上皆可使用
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git clone https://github.com/yuntianhe2014/Easy-RAG.git
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安装依赖
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pip3 install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
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部署依赖联网项目searxng
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参考 https://github.com/searxng/searxng-docker
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项目启动
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python webui.py
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知识图谱时时提取工具
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python graph_demo_ui.py
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更多介绍参考 公众号文章：世界大模型
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项目参考：
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https://github.com/BinNong/meet-libai
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https://github.com/searxng/searxng-docker
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title: Test
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emoji: ⚡
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colorFrom: pink
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colorTo: blue
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sdk: static
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pinned: false
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