使用開源 RAG 框架 Verba 入門非常簡單。根據您的偏好和需求,您有多種安裝和設置選項。

透過 pip 安裝

最簡單的入門方式是使用 pip 安裝 Verba。只需在終端機或命令提示符中運行以下命令即可:

pip install golden-verba

安裝完成後,您可以在終端機中輸入 verba start 啟動 Verba 應用程式,然後在網頁瀏覽器中訪問 http://localhost:8000 即可。

使用 Docker

Verba 也提供 Docker 映像檔,可輕鬆在容器化環境中部署和運行應用程式。要使用 Docker 映像檔,請按照以下步驟操作:

1. 如果尚未安裝,請先在您的系統上安裝 Docker。
2. 拉取 Verba Docker 映像檔:

   docker pull goldenverba/verba
   

3. 運行 Verba 容器:

   docker run -p 8000:8000 goldenverba/verba
   

4. 在 http://localhost:8000 訪問 Verba 應用程式。

從源碼構建

如果您偏好從源碼構建 Verba,可以遵循 Verba GitHub 儲存庫中提供的說明。這個選項允許您自定義應用程式並為其開發做出貢獻。

配置 API 金鑰

Verba 支持多種語言模型,包括 OpenAI、Cohere 和 Anthropic。要使用這些模型,您需要提供相應的 API 金鑰。您可以在 Verba 管理控制台中設置 API 金鑰,該控制台可通過訪問 http://localhost:8000/admin 來存取。

通過這些安裝和設置選項,您可以快速開始使用 Verba,並開始探索 RAG 框架在數據處理和問答需求方面的強大功能。

Verba 是一個開源框架,提供了一個全面且用戶友好的界面,用於處理大型語言模型 (LLM) 和檢索增強生成 (RAG) 技術。以下是其主要功能的詳細介紹:

文檔管理:

• Verba 允許您輕鬆導入和管理您的數據,包括 PDF、Markdown 文件等。
• 分塊系統確保您的內容被分解為可管理的片段,優化 LLM 的性能。
• Verba 支持多種嵌入模型,包括 Sentence Transformer 和 Cohere,可以處理多語言內容。

語義搜索:

• Verba 的檢索管理器負責確保為您的查詢檢索到最相關的內容。
• 通過利用 LLM 的力量,Verba 可以理解問題的上下文和含義,提供精確和詳細的答案。
• 直觀的用戶界面使您可以輕鬆探索數據並找到所需的信息。

文本生成:

• Verba 的生成模組允許您根據檢索到的內容生成文本,例如創建 Facebook 廣告或詩歌。
• 您可以選擇使用 OpenAI 和 Cohere 等各種語言模型來生成所需的輸出。
• 此功能使您能夠快速高效地創建符合您特定需求的內容。

Verba 的模塊化和可擴展設計允許您定制和擴展其功能以滿足您的特定需求。無論您是在處理技術文檔、研究論文還是任何其他類型的內容,Verba 都提供了一個強大且用戶友好的解決方案,用於提取洞察力和生成相關文本。

Verba 的模塊化設計使您能夠輕鬆集成不同的嵌入和檢索模型,以滿足您的特定需求。這種靈活性是該框架的一大優勢。

Verba 的嵌入管理器支持多種模型,包括強大的 Sentence Transformer 和 Cohere 多語言模型。這意味著您可以處理各種語言的文檔,並仍然檢索到相關信息,即使您的查詢是用不同語言提出的。

檢索管理器負責確保為給定查詢檢索到最相關的上下文。通過將此組件模塊化,Verba 允許您嘗試不同的檢索策略,並找到最適合您用例的策略。

無論您是在處理技術文檔、研究論文還是任何其他類型的非結構化數據,Verba 的模塊化架構都賦予您構建定制 RAG 管道的能力,以提供精確和詳細的答案來回答您的查詢。

Verba 是一個開源框架,革新了我們利用檢索增強生成 (RAG) 處理文檔或文件的方式。這個強大的工具提供了一個端到端的、簡化的和用戶友好的界面,讓您輕鬆探索數據集並提取洞察力。

使用 Verba,您可以輕鬆地將其集成到您的本地環境中或使用 Docker 部署。該框架提供了一個模塊化的生態系統,允許您利用 OpenAI、Cohere 和 Sentence Transformer 等各種語言模型,將您的數據轉換為嵌入並檢索最相關的上下文來回答您的查詢。

Verba 的主要功能包括:

1. 數據引入和分塊: Verba 的讀取管理器和分塊管理器確保您的數據被正確導入和分塊,優化了上下文檢索過程。

2. 靈活的嵌入選項: Verba 支持多種嵌入模型,包括 Sentence Transformer 和 Cohere 的多語言模型,允許您處理各種數據源。

3. 上下文檢索: Verba 的檢索管理器確保您的查詢與最相關的文檔相匹配,提供精確和詳細的答案。

4. 生成能力: Verba 的生成模組使您能夠根據檢索到的信息生成文本,例如從您的文檔創建 Facebook 廣告或詩歌。

5. 模塊化和可擴展: Verba 被設計為開源和模塊化,允許您擴展其功能並將其集成到您現有的工作流程中。

無論您是在處理技術文檔、博客文章還是任何其他類型的數據,Verba 都能賦能您簡化業務流程,提高效率。通過利用 RAG 和大型語言模型的力量,Verba 幫助您輕鬆提取有價值的洞察力並生成定制的內容。

探索 Verba 的全部潛力,革新您與數據的互動方式。立即開始使用,體驗這個創新開源框架帶來的好處。

Verba 是一個令人印象深刻的開源框架,革新了我們利用檢索增強生成 (RAG) 處理文檔或文件的方式。這個工具提供了一個端到端的簡化和用戶友好的界面,讓用戶能夠輕鬆探索他們的數據集並提取有價值的洞察力。

Verba 的模塊化架構使用戶能夠進一步擴展其功能,使其成為一個高度可定制和多功能的解決方案。通過支持包括 OpenAI 和 Cohere 在內的各種語言模型,Verba 在處理不同語言的文檔方面提供了靈活性。

Verba 的主要功能包括:

1. 數據引入: Verba 無縫處理各種文件格式的導入,包括 PDF 和 Markdown 文檔,並有效地將數據分塊以進行最佳處理。

2. 嵌入和檢索: Verba 利用先進的嵌入模型,如 Sentence Transformer 和 Cohere 多語言模型,將數據轉換為嵌入,從而根據用戶查詢精確地檢索相關信息。

3. 文本生成: Verba 的生成模組允許用戶根據檢索到的信息生成文本,使他們能夠執行諸如創建 Facebook 廣告或基於提供內容創作詩歌等任務。

4. 模塊化設計: Verba 的模塊化架構使用戶能夠輕鬆集成他們首選的語言模型,並定制框架以滿足他們的特定需求。

總的來說,Verba 是一個強大且用戶友好的開源工具,簡化了使用 RAG 的過程,使其能夠為從研究人員到內容創作者的各種用戶群體所用。其靈活性和可擴展性使其成為自然語言處理和數據探索領域的寶貴資產。