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Ollama、Langchain、Llama3-8B、FaissおよびMistral-7Bを使用したオフライン検索総生成融合（Rag融合）アプリケーション

rag-fusion_diagram

リファレンスペーパー-https：//arxiv.org/pdf/2402.03367

このプロジェクトは、テキストの生成と検索のための完全なオフラインラグフュージョンアプリケーションを実装し、効率的なローカルリソースを活用します。

オフライン操作：インターネット接続なしで完全に実行され、制限されたまたは信頼性の低いネットワークアクセスを備えたシナリオに最適です。
ゼロコスト：自由に利用可能なオープンソースツールを利用して、インフラストラクチャ費用を最小限に抑えます。
Llama3-8B LLMを備えたOllama：強力なLLAMA3大手言語モデルのオフライン実行にOllamaを使用して、効果的なテキスト生成を可能にします。
FAISS VECTORデータベース：高性能のオフラインベクトルデータベースであるFAISSをレバレッジして、ドキュメントの埋め込みを効率的に保存および取得します。
抱きしめる顔の埋め込み：テキストデータの意味表現のために、フェイスを抱きしめることから事前に訓練された埋め込みを統合します。
MultiquerreTriever： LLMを使用して、特定のユーザー入力クエリの異なる視点から複数のクエリを生成することにより、プロセスのプロセスを自動化します。

ターミナルで次のコマンドを実行します。

このリポジトリをクローンします。

 git clone https://github.com/RionDsilvaCS/research-assistant-rag-fusion.git

必要な依存関係をインストールします（Git dir内にいることを確認してください）

 pip install -r requirements.txt

独自のベクトルdbを作成します

 cd DB

プロジェクトの設定を構成すると、デバイスでOllamaが実行されていることを確認してください。 https://ollama.com/download

https://ollama.com/library/llama3

https://ollama.com/library/mistral

今、永遠は走る準備ができています

 cd APP

 streamlit run app.py

応答IMG1

このRag-Fusion Powered Research Assistanは、研究ゲームを高めるための多数の利点を提供します。

精度と包括性の向上： Rag-Fusionは、クエリが研究コーパスから最も関連性の高い情報を取得し、主題のより深い理解を促進します。
スパーク新しい研究手段： Langchainを使用したマルチクリージェネレーションは、隠されたつながりを明らかにし、多様な視点を探求し、画期的な研究の可能性につながります。
途切れないワークフロー：オフラインでシームレスに作業します！ベクターストアは、研究データを容易にアクセスできるようにし、インターネット接続の必要性を排除します。
費用対効果の高いソリューション：このプロジェクトで使用されるすべてのテクノロジーはオープンソースであり、これはライセンス料のない強力な研究ツールになっています。
研究生産性の向上：関連する情報を簡単に取得し、新しい洞察を得ることで、研究プロセスを合理化し、分析と探索の貴重な時間を解放します。
オフラインのインスピレーション：このリサーチアシスタントはあなたの絶え間ない仲間になり、インターネットに接続しなくても、インスピレーションを引き起こし、研究の旅を導く準備ができています。

これらの利点は、研究者がより大きな効率を達成し、新しい研究道のロックを解除し、最終的に彼らの分野に多大な貢献をするように力を与えました。