SuperEasy 100% Local RAG with Ollama + Email RAG：打造个人专属本地知识库的完整指南

【免费下载链接】easy-local-rag SuperEasy 100% Local RAG with Ollama + Email RAG 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/easy-local-rag

SuperEasy 100% Local RAG with Ollama + Email RAG是一款能够帮助用户构建个人专属本地知识库的工具，它结合了Ollama和Email RAG技术，让用户可以在本地轻松管理和利用自己的知识资源。

🌟 什么是RAG？

RAG是一种通过将强大的语言理解能力与从外部来源定向检索相关信息相结合，来增强LLMs能力的方法，通常在向量数据库中使用嵌入技术，从而打造出更准确、更值得信赖且更通用的AI驱动应用。

🌟 什么是Ollama？

Ollama是一个开源平台，它简化了在用户自己的机器上本地运行强大LLMs的过程，让用户在AI项目中拥有更多的控制权和灵活性。

🚀 快速开始：本地知识库搭建步骤

1️⃣ 准备工作

首先，你需要克隆项目仓库，打开终端，输入以下命令：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/easy-local-rag

然后进入项目目录：

cd easy-local-rag

2️⃣ 安装依赖

运行以下命令安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

项目依赖包括openai、torch、PyPDF2、ollama、pyyaml等，这些都能通过该命令一键安装。

3️⃣ 安装Ollama

访问Ollama官方网站下载并安装Ollama。

4️⃣ 拉取模型

安装完成后，在终端中分别执行以下命令拉取所需模型：

ollama pull llama3
ollama pull mxbai-embed-large

5️⃣ 上传文件

运行upload.py文件，可以上传pdf、.txt、JSON等格式的文件到本地知识库：

python upload.py

6️⃣ 启动本地RAG

如果你想使用带查询重写功能的本地RAG，运行：

python localrag.py

如果不需要查询重写功能，运行：

python localrag_no_rewrite.py

📧 Email RAG 设置指南

1️⃣ 基础准备

同样先克隆项目仓库并进入目录，安装依赖和Ollama，拉取模型，这些步骤与本地知识库搭建相同。

2️⃣ 配置邮箱登录信息

在.env文件中设置你的邮箱登录信息，对于Gmail用户，需要创建应用密码（可参考相关视频教程）。

3️⃣ 下载 emails

运行collect_emails.py来下载你的 emails：

python collect_emails.py

4️⃣ 与 emails 交互

运行emailrag2.py即可与你的 emails 进行交互：

python emailrag2.py

✨ 最新更新亮点

• v1.3：新增 Email RAG 支持
• v1.2：
  • 改进 upload.py，将 /n/n 替换为 /n
  • 采用来自 ollama 的新嵌入模型 mxbai-embed-large
  • 添加重写查询功能，以改善对模糊问题的检索
• v1.1：
  • 可从命令行选择模型，例如：python localrag.py --model mistral（默认是 llama3）
  • 支持带对话历史的真正循环对话

⚙️ 配置文件说明

项目中的config.yaml文件包含了一些重要的配置信息，如：

• vault_file: "vault.txt"（存储数据的文件）
• embeddings_file: "vault_embeddings.json"（嵌入文件）
• ollama_model: "llama3"（默认使用的模型）
• top_k: 7（检索时返回的top k结果数）
• system_message: "You are a helpful assistant that is an expert at extracting the most useful information from a given text"（系统提示信息）
• ollama_api相关配置（基础URL和API密钥）

通过修改这些配置，你可以根据自己的需求定制本地RAG的行为。

使用SuperEasy 100% Local RAG with Ollama + Email RAG，你可以轻松打造属于自己的本地知识库，高效管理和利用个人知识资源，快来尝试吧！

【免费下载链接】easy-local-rag SuperEasy 100% Local RAG with Ollama + Email RAG 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/easy-local-rag