【ai】Easy-RAG 2： 安装依赖项

已于 2024-07-26 14:16:23 修改
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分类专栏： AI入门与实战 文章标签： 人工智能
于 2024-07-25 14:57:23 首次发布
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【ai】Easy-RAG 不行啊，RAGFlow官方demo行
突围
08-14 419
RAGFlow
【ai】Easy-RAG 4： 修复依赖项：numpy numba omegaconf 等
突围
07-26 379
ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.
第8章:LangChain检索增强生成RAG--2.1Easy RAG实现
Hank的专栏
02-21 1143
Easy RAG 是 LangChain4j 提供的一个简化版的检索增强生成（RAG）功能，旨在帮助开发者快速上手并使用 RAG 技术核心功能 简化文档处理： Easy RAG 支持多种文档格式（如 txt、csv、pdf、md、doc、docx 等），并自动将文档内容转换为嵌入向量，存储在嵌入存储（向量数据库）中。 提供了从文件系统加载文档的功能，支持单个文件或整个目录的加载。 自动嵌入与存储： 使用默认的嵌入模型（如 bge-small-en-v1.5）将文档片段转换为嵌入向量，并存储在内存向量数据库（
EasyRAG：自动网络操作的轻量级检索增强生成框架
gitblog_00891的博客
03-27 445
EasyRAG：自动网络操作的轻量级检索增强生成框架 项目介绍 在自动网络操作领域，准确性和效率至关重要。EasyRAG 正是这样一款开源框架，它通过高效、轻量级的检索增强生成技术，为自动化网络操作提供了全新的解决方案。EasyRAG 的设计理念是简化网络操作流程，提高问题解答的准确性，同时保持系统的简单易部署和高效推理。 项目技术分析 EasyRAG 的核心是一个基于检索增强生成（Retriev...
不懂 Python？没关系！Easy RAG 让 Java 开发者也能玩转大模型
最新发布
孤芳不自赏
06-01 965
我知道很多 Java 同学面对大模型、RAG 时会有些畏惧，觉得“哎呀这不都是 Python 玩的吗？其实现在生态已经很成熟了，有 LangChain4j 这样的好框架，我们一样可以快速搞出自己的 AI 应用。而 Easy RAG，就像是为 Java 工程师定制的一把钥匙，轻松开启 LLM 的世界！
【RAG】aiops第一名方案-EasyRAG：自动网络运营的高效检索增强生成框架
余俊晖，NLP炼丹师，目前专注自然语言处理领域研究。曾获得国内外自然语言处理算法竞赛TOP奖项近二十项。
10-18 1073
来看一个RAG比赛方案，提出了一个名为EasyRAG的框架，用于自动化网络操作的检索增强生成。该框架旨在解决网络操作中信息检索和生成效率低、准确性差的问题。研究难点包括：如何在保证准确性的前提下提高检索和生成的效率；如何实现简单快速的部署；如何在推理过程中显著减少延迟。比赛地址：competition.aiops-challenge.com。
AIOps RAG 比赛获奖项目 EasyRAG 深度解读
易迟的专栏
10-29 1509
最近抽空参与 CCF 的 RAG 比赛，系统性对 RAG 检索中多种多样的检索优化方案进行了测试和对比，也发现了不少之前没有注意到的优化细节。从目前的实践来看，比赛确实是一个绝佳策略测试场所，很公平地对不同的优化方案进行了客观比较。实践中不时会发现直观感觉很有效的策略不生效，有些看起来平平无奇的策略反而效果绝佳。根据结果反向分析策略，更容易理解不同策略背后的适用场景和优劣，也可以帮助认识自己技能的盲区。最近几天刚好看到 AIOps RAG 比赛的获奖方案EasyRAG。
【ai】Easy-RAG 6：安装bge-reranker-large、 成功部署并通过frpc访问
突围
07-26 964
ERROR: No matching distribution found for dateutil.tz
【ai】Easy-RAG 1： 通过conda安装cuda11.8及pythorch 2.3.1
突围
07-25 663
cuda11.8
【ai】Easy-RAG 3： ImportError: cannot import name ‘BaseModel‘ from ‘pydantic‘
突围
07-25 500
ImportError: cannot import name 'BaseModel' from 'pydantic' ImportError: cannot import name 'BaseModel' from 'pydantic'
Easy Local RAG 开源项目教程
gitblog_00905的博客
09-03 498
Easy Local RAG 开源项目教程 项目介绍 Easy Local RAG 是一个旨在简化本地检索增强生成（RAG）模型部署的开源项目。该项目提供了一套工具和框架，帮助开发者快速构建和部署基于检索增强生成技术的应用。通过 Easy Local RAG，用户可以轻松地集成和使用各种预训练的语言模型，实现高效的自然语言处理任务。 项目快速启动 环境准备 在开始之前，请确保您的系统已安装以下依赖...
AIOps RAG竞赛优秀方案EasyRAG解读：兼看SimRAG:自适应检索增强微调思路
m0_59235245的博客
10-31 1427
本文继续看RAG前沿进展，围绕RAG，介绍了2个工作，一个是基于微调的RA进展：SimRAG: 自适应检索增强；一个是CCF AIOps RAG比赛复赛优秀方案EasyRAG，其中把路径信息、图像内容都纳入到了检索的过程当中，用到的检索排序方案也很常规，值得看看。
2025精选：20大最值得关注的RAG框架（下篇）——开源与创新并行！
2401_84204207的博客
01-21 2159
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；Invar - RAG 能够管理复杂和动态的数据，特别适合企业应用中快速变化的数据环境。
GraphRAG+Ollama 本地部署，保姆教程，踩坑无数，闭坑大法
xx_nm98的博客
07-18 9520
最近RAG热度不减，微软开源了GraphRAG，很是火爆呀，本着学习的态度，我也部署使用了一下，无奈没有梯子，不能用openAI，于是想着能不能使用本机的模型，替换openAI的 llm和embedding模型，说干就干，整个过程真是曲折，踩坑不少，但最终 结果还是好的，终于完美部署到本机使用了，哈哈，下面来给大家分享一下，自己也记录一下，以免后边再使用时重复进坑。本人也搞了一个RAG项目，非常适合学习，自用，二次开发，欢迎stargraphRAG的安装还是很简单的，直接pip。
LangChain4j（11）——Easy RAG
weixin_43886636的博客
04-17 743
RAG (Retrieval-Augmented Generation)，内容检索增强生成。通过RAG我们可以构建专有领域的知识库，在向大模型发送问题之前，可以先通过RAG检索相应的内容，然后将我们的问题和检索到的内容一起发给大模型，大模型根据我们给的内容进行回答，可以使回答的内容更准确。RAG 过程分为 2 个不同的阶段：索引和检索。索引阶段在索引阶段，对文档进行预处理。简单来说，会对文档进行分块，并对分块的数据进行嵌入存储（数据存入向量数据库中）。
JavaAI：LangChain4j学习（四）RAG 检索增强 - 向量数据库
Sdirws的博客
04-15 1430
JavaAI：LangChain4j学习（四）RAG 检索增强 - 向量数据库
RAG框架精选
galileo2016的博客
11-19 484
高效的检索增强生成框架，用于自动化网络操作在CCF AIOps挑战赛中取得初赛第一名、半决赛第二名的佳绩。SPG(Semantic-enhanced Programmable Graph)：语义增强可编程框架KAG 框架，主打专业领域知识增强服务，涵盖了符号推理、知识对齐等一系列创新点。
CCF-第七届AIOps国际挑战赛-季军方案分享|北航-EasyRAG
weixin_45783724的博客
11-17 1538
CCF第七届AIOps国际挑战赛-季军方案分享-EasyRAG
easy_RAG
03-19
### Easy_RAG 的使用说明、安装与配置 #### 关于 Easy_RAG 的概述 Easy_RAG 是一种简化版的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG），旨在降低开发者在实现 RAG 功能时的技术门槛。它允许用户快速上手并集成到自己的项目中，而不需要深入理解复杂的嵌入技术和向量数据库管理流程[^1]。 #### 安装方法 为了使用 Easy_RAG，首先需要确保环境已准备好 Python 及相关依赖库。以下是典型的安装命令： ```bash pip install langchain4j # 假设 LangChain4j 支持 Easy_RAG 功能 ``` 如果目标框架为 AutoGen，则可以考虑以下方式安装其核心组件及其依赖项： ```bash pip install autogen ``` 具体版本号可能因时间变化，请查阅官方文档确认最新兼容性信息[^2]。 #### 配置指南 配置过程主要涉及以下几个方面： - **数据源设置**：定义输入的数据集路径或者 URL 地址。 - **加载器选择**：根据需求选取适合的内容提取工具，比如 `WebBaseLoader` 或其他自定义加载逻辑。 - **文本分割策略**：利用语义切片算法将原始资料划分为更易于处理的小片段。 下面是一个简单的例子展示如何从网页抓取相关内容并通过 OpenAI Embedding Service 转换成向量表示形式[^3]: ```python from langchain.document_loaders import WebBaseLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings # 初始化加载器 loader = WebBaseLoader("https://kbourne.github.io/chapter1.html", css_selectors=["post-content", "post-title", "post-header"]) docs = loader.load() # 创建文本分裂器实例 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0) # 执行切割操作 splits = text_splitter.split_documents(docs) # 应用开放人工智能服务计算每部分对应的矢量表达 embeddings_model = OpenAIEmbeddings() vectors = embeddings_model.embed_documents([split.page_content for split in splits]) print(vectors) ``` 此脚本实现了自动化地爬取指定网站上的某些区域内的文字材料，并进一步将其映射成数值型特征以便后续分析或建模用途。 #### 示例代码解释 上述程序展示了几个重要环节的操作细节： 1. 数据采集阶段运用了专门设计用于网络资源读取的功能模块； 2. 接着采用了递归字符法来完成对大型文章的有效分解工作； 3. 最终借助第三方 API 实现自然语言转码任务——即将人类可读懂的语言表述转变为机器能识别的数字编码序列。 以上步骤共同构成了一个完整的简易版 RAG 流程演示。 ---
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