Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz nutzen Unternehmen und Entwickler zunehmend Large Language Models (LLMs), um Datenanalysen und Kundeninteraktionen zu optimieren. OpenRAG, eine Open-Source-Anwendung für generative KI (GenAI), unterstützt Benutzer, indem sie die Flexibilität von LLMs mit effizienten Datenabfragefunktionen über verschiedene Vektordatenbanken hinweg kombiniert. Unabhängig davon, ob Sie mit PDFs arbeiten, große Datensätze abfragen oder Erkenntnisse aus gespeicherten Daten gewinnen, ermöglicht OpenRAG die nahtlose Interaktion mit Ihren Daten über Abfragen in natürlicher Sprache.
Unterstützung für alle Open-Source-LLM-Modelle OpenRAG ist für die Integration mit einer Vielzahl von Open-Source-LLMs konzipiert und gibt Benutzern die Freiheit, das Modell auszuwählen, das am besten zu ihrem individuellen Anwendungsfall passt. Die Erweiterbarkeit der Plattform ermöglicht zukünftige Erweiterungen und stellt sicher, dass Benutzer die neuesten Fortschritte im Bereich KI ohne Einschränkungen nutzen können.
Mehrere Open-Source-Vektordatenbanken Integrationen OpenRAG ist vorkonfiguriert, um beliebte Open-Source-Vektordatenbanken wie Chroma, FAISS und Qdrant zu unterstützen. Diese Datenbanken ermöglichen eine leistungsstarke Vektorsuche und -abfrage und stellen sicher, dass Benutzer bei der Abfrage ihrer Daten präzise Ergebnisse erhalten.
PDF-Upload und Datenabfrage Eine herausragende Funktion von OpenRAG ist die Möglichkeit, PDF-Dateien hochzuladen und in strukturierte Datensammlungen umzuwandeln. Dies macht die Anwendung für Profis, die mit großen Mengen PDF-basierter Informationen arbeiten, äußerst nützlich. Sobald ein PDF hochgeladen ist, können Benutzer den Inhalt mit einem LLM ihrer Wahl abfragen und so schnell und effizient Erkenntnisse gewinnen.
Persistente Sammlungsnamen für Wiederverwendbarkeit OpenRAG weist hochgeladenen PDFs eindeutige Sammlungsnamen zu, sodass Benutzer die Daten zurückgeben und abfragen können, ohne dieselben Dateien erneut hochladen zu müssen. Diese Funktion spart Zeit und sorgt für eine nahtlosere Datenverwaltung.
Konsistenz in der Vektordatenbank Verwendung OpenRAG sorgt für Konsistenz, indem es Datensammlungen an bestimmte Vektordatenbanken bindet. Benutzer können die Datenbank nicht wechseln, sobald sie für eine Sammlung ausgewählt wurde, wodurch jederzeit ein stabiler und genauer Datenabruf gewährleistet ist.
Bevor Sie in die Welt der KI-gesteuerten Datenabfrage eintauchen, stellen Sie sicher, dass die folgenden Voraussetzungen für eine reibungslose Installation erfüllt sind:
Python-Version:Stellen Sie sicher, dass Sie Python 3.9 oder höher installiert haben.
Qdrant Docker Image: OpenRAG lässt sich in Qdrant integrieren und das Image sollte ausgeführt werden. Stellen Sie sicher, dass Port 6333 auf localhost zugänglich ist.
Installation
Git-Klon https://github.com/yourrepo/openrag.git
python3 -m venv openrag-env source openrag-env/bin/activate
pip install -r require.txt
python3 -m spacy download en_core_web_sm
uvicorn main:app --reload
Für Entwickler, die Docker für die Bereitstellung bevorzugen, kann OpenRAG containerisiert werden:
docker build -t openrag-app .
docker run -d -p 8000:8000 openrag-app
Sobald die App ausgeführt wird, greifen Sie über http://localhost:8000 in Ihrem Browser darauf zu.
Die API-First-Architektur von OpenRAG ermöglicht die Integration in verschiedene Frontend-Anwendungen. Hier ist ein Beispiel dafür, wie man ein PDF hochlädt und seinen Inhalt über eine API abfragt:
Laden Sie ein PDF hoch
curl -X POST "http://localhost:8000/upload" \ -H "accept: application/json" \ -H "Content-Type: multipart/form-data" \ -F "file=@yourfile.pdf" \ -F "model_name=GPT-3.5" \ -F "vector_db_name=qdrant"
Starten Sie eine Chat-Sitzung
Nach dem Hochladen einer PDF-Datei können Sie eine chatbasierte Abfrage starten:
curl -X POST "http://localhost:8000/chat" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"collection_name": "your_collection_name",
"query": "your_query",
"model_name": "GPT-3.5",
"vector_db_name": "qdrant",
"device": "cpu"
}'
Skalierbarkeit mit OpenRAG
Eine der größten Stärken von OpenRAG ist seine Skalierbarkeit. Während es mit Tools wie uvicorn auf einem lokalen Computer ausgeführt werden kann, ist es produktionsbereit und kann über Cloud-Anbieter, Docker oder Kubernetes bereitgestellt werden. In Produktionsumgebungen unterstützt OpenRAG die Skalierung durch Tools wie Gunicorn und bietet so eine robuste Leistung für Anwendungsfälle mit hohem Datenverkehr.
Häufige Fehler und Lösungen
Während der Entwicklung kann bei Benutzern der folgende häufige Fehler auftreten:
TypeError: Deskriptoren können nicht direkt erstellt werden.
Um dieses Problem zu beheben, sollten Sie ein Downgrade des Protobuf-Pakets auf Version 3.20.x oder niedriger in Betracht ziehen oder die Umgebungsvariable
festlegenPROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python
Fazit
OpenRAG zeichnet sich als flexible Open-Source-Lösung für Benutzer aus, die die Leistungsfähigkeit von LLMs und Vektordatenbanken für Datenabfragen und Erkenntnisse nutzen möchten. Egal, ob Sie Entwickler, Forscher oder Unternehmensanwender sind, OpenRAG bietet die Tools, um auf hocheffiziente und intuitive Weise mit Ihren Daten zu arbeiten.
Eine ausführliche API-Dokumentation und weitere Beispiele finden Sie in der API-Dokumentation von OpenRAG.
Beitrag zu OpenRAG
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonOpenRAG: Eine Open-Source-GenAI-Anwendung zur Beschleunigung von Datenabfragen mit großen Sprachmodellen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
