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注意

此教程由社区贡献，未经 OpenWebUI 团队支持。仅供演示如何根据具体需求自定义 OpenWebUI。想要贡献？请参阅贡献指南。

教程：使用 Open WebUI 配置 RAG

在本教程中，您将学习如何使用 检索增强生成（RAG） 与 OpenWebUI 结合，加载实际文档作为知识库。我们将以最新的 OpenWebUI 文档 为例进行说明。

概述​

什么是 RAG？​

检索增强生成（RAG）结合了 大型语言模型（LLMs） 和从外部来源获取的 检索知识。系统从上传的文档或知识库中检索相关数据，从而提高响应的质量和准确性。

本教程将展示如何：

  • 将最新的 OpenWebUI 文档上传为知识库。
  • 将其连接到自定义模型。
  • 查询知识库以获得增强的帮助。

设置​

步骤详解：将 OpenWebUI 文档作为知识库​

按照以下步骤设置 RAG 与 OpenWebUI 文档 的结合：

  1. 下载文档：

  2. 解压文件：

    • 解压 main.zip 文件以获取所有文档文件。

  3. 定位 Markdown 文件：

    • 在解压后的文件夹中，找到所有 .md 和 .mdx 扩展名的文件（提示：搜索 *.md*）。

  4. 创建知识库：

    • 导航至 工作区 > 知识库 > + 创建知识库。

    • 名称：OpenWebUI 文档

    • 目的：辅助

    点击 创建知识库。

  5. 上传文件：

    • 将 .md 和 .mdx 文件从解压后的文件夹拖放到 OpenWebUI 文档 知识库中。

创建并配置模型​

使用知识库创建自定义模型​

  1. 导航到模型：

    • 转到 工作区 > 模型 > + 添加新模型。

  2. 配置模型：

    • 名称：OpenWebUI
    • 基础模型：（选择适当的 Llama 或其他可用模型）
    • 知识源：从下拉菜单中选择 OpenWebUI 文档。

  3. 保存模型。

示例与使用​

查询 OpenWebUI 文档模型​

  1. 开始新对话：

    • 导航至 新建对话 并选择 OpenWebUI 模型。

  2. 示例查询：

    用户："如何配置环境变量？"
    系统："请参阅第 3.2 节：使用 `.env` 文件管理配置。"
    用户："如何使用 Docker 更新 OpenWebUI？"
    系统："请参阅 `docker/updating.md`：使用 `docker pull` 并重启容器。"

    通过启用 RAG 的模型，系统会从文档中检索最相关的部分来回答您的查询。

后续步骤​

后续步骤​

  • 添加更多知识：继续扩展您的知识库，添加更多文档。

通过这种设置，您可以有效地利用 OpenWebUI 文档 来帮助用户，通过检索相关信息来回应他们的查询。祝您构建和查询自定义的知识增强模型愉快！