Кто знает user-friendly инструмент для поиска по файлам с помощью языковых моделей (RAG)?
Что я ищу: программа, которая позволяет локально запустить языковую модель и натравить её на папку с документами так, чтобы модель смогла отвечать на вопросы по содержимому этих документов.
Что я рассматривал:
- PrivateGPT - очень распиаренное ПО, но с точки зрения пользователя это даже не альфа-версия. Чтобы его запустить, нужно вручную ставить охрениллион дополнительного ПО.
- GPT4All - ставится, запускается, но убогий UI делает очень сложным понимание того, какие документы используются в настоящий момент. Неочевидно, какие форматы файлов поддерживаются, какие базы документов активны, по каким критериям отбираются фрагменты для включения в контекст, и так далее.
- LM-Studio - в разы более удобная и отзывчивая программа по сравнению с GPT4All, но не умеет RAG на момент написания вопроса.
- AnythingLLM - не умеет поднимать модель самостоятельно, требует отдельно установленной Ollama.
- Dify - тянут всех на своё облако.
Какие ещё варианты есть?
Дополнительно:
Ответы:
Использовать наверное лучше всего фреймворк langchain так как он больше всего подойдет для этого.
Кроме этого подобную задачу отлично решил студент ИТМО университета читать здесь
AnythingLLM можно попробовать подружить с LM-Studio или с Jan, тогда не придётся возиться с Ollama.
Но качество работы пока что неудовлетворительное - надо разбираться.
Опишите проблему, и специалист поможет с настройкой, исправлением ошибки или доработкой сайта. Подберём понятный план работ без лишней переписки.
Пока нет других ответов. Будьте первым, кто поможет автору.
Ответить на вопрос
User-friendly инструмент для поиска по файлам с использованием языковых моделей, таких как RAG (Retrieve and Generate), является неотъемлемым инструментом для исследователей, студентов, программистов и всех, кто работает с большим объемом информации. RAG представляет собой метод, который объединяет в себе поиск информации и генерацию текста на основе заданного запроса.
Существует несколько платформ, которые предлагают удобные и интуитивно понятные пользовательские интерфейсы для работы с RAG моделями. Одним из таких инструментов является Hugging Face, платформа для машинного обучения и искусственного интеллекта. Hugging Face предоставляет API для работы с различными моделями, включая RAG, и позволяет легко интегрировать их в свои проекты.
Другим популярным инструментом для работы с языковыми моделями, включая RAG, является Google Colab. Google Colab предоставляет удобную среду для запуска кода на Python, включая использование библиотек для работы с искусственным интеллектом. С помощью Google Colab можно легко загрузить и обработать файлы, используя RAG модель для поиска информации.
Также стоит отметить платформу OpenAI, которая предоставляет доступ к различным языковым моделям, включая RAG. OpenAI предлагает удобный интерфейс для работы с моделями, а также документацию и примеры использования, что делает процесс поиска по файлам с использованием RAG более простым и понятным.
Таким образом, для работы с RAG моделями и поиска информации по файлам с использованием языковых моделей существует несколько удобных и интуитивно понятных инструментов, которые помогут вам эффективно работать с большим объемом данных и получать точные и полезные результаты.