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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 和 .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 和 .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！