
GitHub - rag-web-ui/rag-web-ui: RAG Web UI is an intelligent …
RAG Web UI is an intelligent dialogue system based on RAG (Retrieval-Augmented Generation) technology that helps build intelligent Q&A systems based on your own knowledge base. By combining document retrieval and large language models, it achieves accurate and reliable knowledge-based question answering services.
rag-web-ui/README.zh-CN.md at main - GitHub
RAG Web UI 是一个基于 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技术的智能对话系统,它能够帮助构建基于自有知识库的智能问答系统。 通过结合文档检索和大语言模型,实现了准确、可靠的知识问答服务。
【干货教程】DeepSeek R1+Open WebUI构建RAG检索增强知识库 …
2025年2月22日 · Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 AI 平台,旨在完全离线运行。 它支持各种 LLM 运行器,如 Deep Seek 和 Open AI 兼容的 API,并内置了 RAG 推理引擎(本地 知识库 ),使其成为强大的 AI 部署解决方案。
RAG Web UI:构建智能文档问答系统,简单构建私有Web端知识 …
2025年1月22日 · RAG Web UI 是一个基于 RAG(检索增强生成)技术的智能对话系统。它帮助企业和个人构建基于自身知识库的智能问答系统。通过结合文档检索和大语言模型,RAG Web UI 提供准确可靠的知识问答服务。
RAG-Web-UI: RAG Web UI 是一个基于 RAG (Retrieval …
RAG Web UI 是一个基于 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技术的智能对话系统,它能够帮助构建基于自有知识库的智能问答系统。 通过结合文档检索和大语言模型,实现了准确、可靠的知识问答服务。 系统支持多种大语言模型部署方式,既可以使用 OpenAI、DeepSeek 等云端服务,也支持通过 Ollama 部署本地模型,满足不同场景下的隐私和成本需求。 同时提供 OpenAPI 接口,方便用户通过 API 调用知识库。 你可以通过 RAG 教程 来了解整个项目的实现流程。 cd …
【最全喂饭级教程】本地部署DeepSeek+webUI+RAG本地知识库
我们监测到近期DeepSeek API服务日均异常访问量激增47%,卡顿,服务崩溃,无法访问,无法注册,无法充值这些问题日益突出。 但今天要揭秘的解决方案,将彻底打破这些限制:通过本地化部署,不仅响应速度提升300%,还能实现: 本文将手把手教您: 2. 选择对应的系统后点击下方的下载按钮. linux安装命令: Windows和IOS的安装包点击对应的系统分别下载即可。 如果下载不了的,可以关注我回复“本地部署包”获取。 3. 下载完成后,点击models,选择R1模型. 4. 选择 …
Rag Web UI - GitHub
RAG Web UI is an intelligent dialogue system based on RAG (Retrieval-Augmented Generation) technology. TypeScript 2.2k 200
RAG Web UI ,构建智能问答系统的理想选择。
2025年1月24日 · rag web ui 是一个智能对话系统,基于 rag(检索增强生成)技术,能够帮助企业和个人构建高效的问答系统。 通过结合文档检索与大型语言模型,RAG Web UI 提供准确可靠的知识问答服务,支持多种文档格式,为用户提供便捷的知识管理解决方案。
RAG Web UI首页、文档和下载 - 基于 RAG 的智能对话系统
2025年2月14日 · RAG Web UI 是一个基于 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技术的智能对话系统,它能够帮助构建基于自有知识库的智能问答系统。 通过结合文档检索和大语言模型,实现了准确、可靠的知识问答服务。
【LLM】五、open-webui+ollama搭建自己的RAG服务 - CSDN博客
2025年2月14日 · ragflow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 rag 工作流程,结合大语言模型(llm)针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 ai 平台,旨在完全离线运行。
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