UltraRAG 开源项目使用教程

UltraRAG 开源项目使用教程

【免费下载链接】UltraRAG Build & Optimize your RAG. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ul/UltraRAG

1. 项目介绍

UltraRAG 是由清华大学 THUNLP 组、东北大学 NEUIR 组、Modelbest.Inc 和 9#AISoft 团队联合提出的一个敏捷部署和模块化构建的框架。它引入了自动化的“数据构建-模型微调-推理评估”知识适应技术系统，为研究人员和开发者提供了一站式、友好的 RAG 系统解决方案。UltraRAG 显著简化了从数据构建到模型微调的整个过程，帮助研究人员和开发者高效地解决复杂任务。

2. 项目快速启动

环境依赖

• CUDA 版本应为 12.2 或以上。
• Python 版本应为 3.10 或以上。

快速部署

通过 Docker 部署

运行以下命令，然后在浏览器中访问 "http://localhost:8843"。

docker-compose up --build -d

通过 Conda 部署

运行以下命令，然后在浏览器中访问 "http://localhost:8843"。

# 创建一个 conda 环境
conda create -n ultrarag python=3.10

# 激活 conda 环境
conda activate ultrarag

# 安装相关依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行以下脚本下载模型，默认会下载到 resources/models 目录
python scripts/download_model.py

# 运行 demo 页面
streamlit run ultrarag/webui/webui.py --server.fileWatcherType none

3. 应用案例和最佳实践

UltraRAG 在多个垂直领域都有出色的应用案例。以下是一些典型场景：

• 法律咨询：使用 UltraRAG 构建法律知识库，为用户提供专业的法律咨询服务。
• 技术支持：在技术支持领域，UltraRAG 可以通过检索相关的技术文档，生成准确的技术解答。
• 内容创作：在内容创作领域，UltraRAG 可以帮助创作者快速生成高质量的原创内容。

4. 典型生态项目

UltraRAG 的生态系统包括了多个相关的项目和工具，以下是一些典型的生态项目：

• KBAlign：一种用于优化检索增强生成使用可微分数据奖励的方法。
• RAG-DDR：一种优化检索增强生成的方法。
• VisRAG：一种基于视觉的检索增强生成方法，适用于多模态文档。

通过结合这些生态项目，用户可以进一步扩展和优化 UltraRAG 的功能和应用范围。

【免费下载链接】UltraRAG Build & Optimize your RAG. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ul/UltraRAG