Chipper项目使用教程

Chipper项目使用教程

chipper ✨ AI interface for tinkerers (Ollama, Haystack RAG, Python) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/chipper

1. 项目介绍

Chipper是一个为爱好者提供的AI接口，它集成了RAG（ Retrieval-Augmented Generation）管道、文档分割、网页抓取和查询工作流程等功能，增强了生成式AI模型的高级信息检索能力。它不仅可以作为一个独立的工具运行，还能作为Ollama客户端和Ollama实例之间的代理。Chipper基于Haystack、Ollama、Hugging Face、Docker、TailwindCSS和ElasticSearch构建，可以作为一个完全容器化的服务运行。

2. 项目快速启动

首先，确保你的系统已经安装了Docker和docker-compose。

1. 克隆项目仓库到本地：

   git clone https://github.com/TilmanGriesel/chipper.git
   cd chipper
   

2. 使用docker-compose启动服务：

   docker-compose up
   

3. 等待服务启动完成后，打开浏览器访问 http://localhost:3000，你将看到Chipper的Web界面。

3. 应用案例和最佳实践

文档分割

Chipper可以用来分割大文档为小段落，便于处理和索引。以下是一个简单的CLI命令，用于分割文档：

chipper split --input "path/to/large/document.txt" --output "path/to/output/directory"

网页抓取

你可以使用Chipper来抓取网页内容，并对其进行索引。以下是一个抓取指定URL的示例：

chipper scrape --url "http://example.com"

RAG管道

创建自定义RAG管道，以增强AI模型的功能。以下是一个简单的配置示例：

pipelines:
  my_rag_pipeline:
    steps:
      - name: "retrieve"
        processor: "MyRetrievalProcessor"
      - name: "generate"
        processor: "MyGenerationProcessor"

4. 典型生态项目

• page-assist: 使用本地运行的AI模型来辅助你的网页浏览。
• open-webui: 用户友好的AI接口。
• enchanted: 一个iOS和macOS应用，用于与私有的自我托管语言模型聊天。
• Ollamac: Ollama的Mac应用。

以上是关于Chipper项目的使用教程，希望对您有所帮助。在使用过程中，您可以根据具体需求调整配置和参数。

chipper ✨ AI interface for tinkerers (Ollama, Haystack RAG, Python) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/chipper