Verba：3.1K+ Star！一个开源的RAG聊天机器人，提供了一个端到端、流程化且用户友好的界面

https://github.com/weaviate/Verba

Github项目详情见【阅读原文】

项目简介

Verba 是一个开源应用程序，提供了一个端到端、流畅且用户友好的检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）接口。

用户可以通过简单的几个步骤，探索数据集并轻松提取洞见，无论是本地使用 HuggingFace 和 Ollama，还是通过 OpenAI、Cohere 和 Google 等大型语言模型（LLM）提供商部署在云端。

使用场景

1. 当地部署：用户可以本地部署 Verba，结合 HuggingFace 和 Ollama 使用。
2. 云端部署：通过云服务提供商如 OpenAI、Cohere 和 Google 进行部署。
3. 数据查询与交互：Verba 可以作为一个完全可定制的个人助理，用于查询和与数据交互，无论是本地还是通过云端部署。
4. 解决文档相关问题：用户可以围绕文档提出问题，交叉引用多个数据点，或从现有知识库中获得观点。

使用方法

1. 安装 Verba

• 通过 pip 安装：pip install goldenverba
• 从源代码构建：克隆仓库后使用 pip install -e . 安装
• 使用 Docker 部署：克隆仓库并使用 docker compose up -d 命令启动

2. 配置 API 密钥

创建 .env 文件并根据需要配置环境变量，如 Weaviate、Ollama、Google、Unstructured 和 OpenAI 的 API 密钥。

3. 访问 Verba

默认情况下，可以通过访问 localhost:8000 来使用 Verba 的前端界面。

4. 导入数据

使用 Verba 的“添加文档”页面来导入数据，支持多种数据类型和嵌入模型。

5. 查询数据

在数据导入后，可以使用“聊天”页面提出相关问题，并获得与问题语义相关的数据块和由选定模型生成的答案。

注：本文内容仅供参考，具体项目特性请参照官方 GitHub 页面的最新说明。

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