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注意

本教程是社区贡献内容,不受开放 WebUI 团队支持。它仅作为如何根据您的特定使用情况自定义开放 WebUI 的示例。想要贡献?请查看贡献教程。

教程:使用开放 WebUI 文档配置 RAG

在本教程中,您将学习如何使用 检索增强生成 (RAG) 与开放 WebUI 一起加载真实世界文档作为知识库。我们将以最新的 开放 WebUI 文档 为例,演示此设置。


概述

什么是 RAG?

检索增强生成 (RAG) 将 LLMs 与从外部来源检索到的 知识 相结合。系统从上传的文档或知识库中检索相关数据,提升响应的质量和准确性。

本教程演示如何:

  • 上传最新的开放 WebUI 文档作为知识库。
  • 将其连接到自定义模型。
  • 查询知识库以获得更好的帮助。

设置

分步设置:将开放 WebUI 文档作为知识库

按照以下步骤,将 开放 WebUI 文档 与 RAG 一起使用:

  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

    • 在解压的文件夹中,找到所有扩展名为 .md.mdx 的文件(提示:搜索 *.md*)。
  4. 创建知识库

    • 导航到 工作区 > 知识 > + 创建知识库

    • 命名为:开放 WebUI 文档

    • 目标:帮助

    点击 创建知识

  5. 上传文件

    • 将解压后的文件夹中的 .md.mdx 文件拖放到 开放 WebUI 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

    • 前往 工作区 > 模型 > + 添加新模型
  2. 配置模型

    • 名称开放 WebUI
    • 基础模型(选择适当的 Llama 或其他可用模型)
    • 知识来源:从下拉菜单中选择 开放 WebUI 文档
  3. 保存模型


示例与使用

查询开放 WebUI 文档模型

  1. 开始新聊天

    • 导航到 新聊天 并选择 开放 WebUI 模型。
  2. 示例查询

    用户:"如何配置环境变量?"
    系统:"参考第 3.2 节:使用 `.env` 文件来管理配置。"
    用户:"如何使用 Docker 更新开放 WebUI?"
    系统:"参考 `docker/updating.md`: 使用 `docker pull` 并重启容器。"

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


下一步

下一步

  • 添加更多知识:继续扩展您的知识库,添加更多文档。

通过此设置,您可以通过检索相关信息来有效使用 开放 WebUI 文档 为用户提供帮助。享受构建和查询定制的知识增强模型吧!