research assistant rag fusion

与Ollama，Langchain，Llama3-8B，Faiss和Mistral-7b一起使用离线检索型发电融合（抹布融合）应用

参考文件-https：//arxiv.org/pdf/2402.03367

该项目实施了完整的离线抹布融合应用程序，用于文本生成和检索，利用有效的本地资源。

• 离线操作：完全没有Internet连接，非常适合有限或不可靠的网络访问的方案。
• 零成本：利用免费的开源工具，最大程度地减少基础设施费用。
• 与LLAMA3-8B LLM的Ollama：雇用Ollama在离线执行强大的Llama3大语言模型，从而实现有效的文本生成。
• FAISS矢量数据库：利用高性能的离线矢量数据库Faiss有效地存储和检索文档嵌入。
• 拥抱脸部嵌入：整合了通过拥抱面孔的预训练的嵌入，以表达文本数据的语义表示。
• MultiqueryReTriever：通过使用LLM从不同角度生成给定用户输入查询的多个查询来自动提示调谐过程。

入门

在您的终端上运行以下命令。

克隆这个存储库。

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

安装所需的依赖项（确保您在Git Dir内部）

 pip install -r requirements.txt

创建自己的向量数据库

 cd DB

配置项目设置确保您的设备上运行Ollama。 https://ollama.com/download

https://ollama.com/library/llama3

https://ollama.com/library/mistral

现在已经准备好跑步了

 cd APP

 streamlit run app.py

离线破布管道

通过这些强大的好处提高您的研究效率：

这位抹布融合的动力研究助理提供了众多优势来提升您的研究游戏：

• 增强的准确性和全面性：破布融合可确保您的查询从研究语料库中检索最相关的信息，从而更深入地了解您的主题。
• Spark New Research Avenues：与Langchain的多样性一代有助于您发现隐藏的联系并探索各种观点，从而导致开创性的研究可能性。
• 不间断的工作流程：无缝脱机工作！矢量商店可以使您的研究数据易于访问，从而消除了对互联网连接的需求。
• 具有成本效益的解决方案：该项目中使用的所有技术都是开源的，这使得该工具是无需任何许可费的强大研究工具。
• 提高了研究生产率：通过毫不费力地检索相关信息并获得新见解，从而腾出了宝贵的分析和探索时间来简化研究过程。
• 离线灵感：这位研究助理成为您不断的伴侣，即使没有互联网连接，也准备激发灵感并指导您的研究旅程。

这些好处结合了授权研究人员的能力，以提高效率，释放新的研究途径，并最终为其领域做出重大贡献。

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