RAG Web UI 使用与部署教程

RAG Web UI 使用与部署教程

rag-web-ui RAG Web UI is an intelligent dialogue system based on RAG (Retrieval-Augmented Generation) technology. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/rag-web-ui

1. 项目介绍

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，RAG Web UI 实现了准确可靠的知识库问答服务。该系统支持多种语言模型部署选项，包括云服务如 OpenAI 和 DeepSeek，以及通过 Ollama 在本地部署模型，满足不同场景下的隐私和成本要求。同时，它还提供了 OpenAPI 接口，方便通过 API 调用访问知识库。

2. 项目快速启动

环境要求

• Docker & Docker Compose v2.0+
• Node.js 18+
• Python 3.9+
• 8GB+ RAM

安装步骤

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/rag-web-ui/rag-web-ui.git
cd rag-web-ui

2. 配置环境变量 复制 .env.example 文件为 .env 并填写相应的配置信息。

3. 启动服务（开发服务器）

docker compose up -d --build

验证

服务启动后，可以通过以下 URL 访问：

• 前端 UI: http://127.0.0.1.nip.io
• API 文档: http://127.0.0.1.nip.io/redoc
• MinIO 控制台: http://127.0.0.1.nip.io:9001

3. 应用案例和最佳实践

（本节内容需要根据实际项目情况编写，以下为示例内容）

应用案例

• 案例一：企业内部知识库问答系统
• 案例二：在线客服聊天机器人

最佳实践

• 实践一：如何高效构建和更新知识库
• 实践二：对话系统的性能优化策略

4. 典型生态项目

（本节内容需要根据实际项目情况编写，以下为示例内容）

• 项目一：基于 RAG Web UI 的多语言问答系统
• 项目二：集成 RAG Web UI 的企业级智能搜索平台

以上就是 RAG Web UI 的使用与部署教程。通过以上步骤，您可以快速搭建并开始使用 RAG Web UI，进而构建自己的智能问答系统。

rag-web-ui RAG Web UI is an intelligent dialogue system based on RAG (Retrieval-Augmented Generation) technology. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/rag-web-ui