RAG Web UI
该产品主要面向需要构建智能问答系统的企业和个人开发者,尤其是那些希望基于自己的知识库实现高效知识管理和智能对话的企业。它也适用于对 RAG 技术感兴趣的开发者,他们可以通过该项目学习和实践 RAG 技术在智能对话系统中的应用。
总访问量: 474,564,576
占比最多地区: US(19.34%)
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简介
RAG Web UI 是一个基于 RAG 技术的智能对话系统,它结合了文档检索和大型语言模型,能够为企业和个人提供基于知识库的智能问答服务。该系统采用前后端分离架构,支持多种文档格式(如 PDF、DOCX、Markdown、Text)的智能管理,包括自动分块和向量化处理。其对话引擎支持多轮对话和引用标注,能够提供精准的知识检索和生成服务。该系统还支持高性能向量数据库(如 ChromaDB、Qdrant)的灵活切换,具有良好的扩展性和性能优化。作为一种开源项目,它为开发者提供了丰富的技术实现和应用场景,适合用于构建企业级知识管理系统或智能客服平台。
截图
产品特色
支持多种文档格式(PDF、DOCX、Markdown、Text)的智能管理
自动文档分块和向量化处理,支持异步文档处理和增量更新
基于 RAG 技术的精准检索和生成,支持多轮对话和引用标注
前后端分离架构,支持分布式文件存储和高性能向量数据库
支持多种向量数据库(如 ChromaDB、Qdrant)的灵活切换
使用教程
1. 克隆项目仓库:`git clone https://github.com/rag-web-ui/rag-web-ui.git`
2. 配置环境变量:复制 `backend/.env.example` 文件为 `backend/.env`,并根据需要进行配置
3. 启动服务:运行 `docker-compose up -d` 启动服务
4. 访问前端界面:在浏览器中访问 `http://localhost:3000`,开始使用
5. 上传文档:通过前端界面上传需要处理的文档,系统会自动进行分块和向量化处理
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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