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大家好，我们（一个小型开发团队）很高兴分享我们的业余项目Kotaemon：一个开源的RAG webUI，旨在为普通用户和希望自定义自己的RAG管道的高级用户提供清洁和可定制的界面。

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关键特性（我们认为它特别的地方）：

  • 清洁且极简的UI（在我们能做到的范围内尽可能简洁）。支持暗/亮模式切换。由于基于Gradio，您可以自由定制/添加任何您认为合适的组件。:D
  • 支持多用户。用户可以直接在web UI上管理（在管理员角色下）。文件可以组织成公共/私有集合。与他人共享聊天对话以进行协作！
  • 合理的默认RAG配置。RAG管道采用混合（全文和向量）检索器+重排序以确保最佳检索质量。
  • 高级引用支持。直接在浏览器内PDF查看器中预览带高亮的引用。对任何文档子集执行QA，并从LLM评判和向量数据库中获取相关分数（同时，当发现低相关结果时警告用户）。
  • 多模态QA支持。对包含表格/图表或图像的文档执行RAG，就像处理普通文本文档一样。在检索过程中可视化知识图谱。
  • 复杂的推理方法。快速切换到“更智能的推理方法”以应对复杂问题！我们提供内置的问题分解功能，用于多跳QA，基于代理的推理（ReACT, ReWOO）。还支持实验性的GraphRAG索引，以获得更好的总结响应。
  • 可扩展性。我们的目标是提供一个最小的占位符，以便您的自定义RAG管道可以集成并看到其实际效果:D！在配置文件中，您可以快速切换不同的文档存储/向量存储提供商，并开启/关闭任何功能。

这是我们的首次公开发布，我们非常期待听到您的反馈和建议:D。祝您愉快。

讨论总结

Kotaemon 是一个由小开发团队推出的开源 RAG webUI 项目，旨在为普通用户和高级用户提供清洁且可定制的界面。项目支持多用户管理、合理的默认 RAG 配置、高级引用支持、多模态 QA 支持以及复杂的推理方法等功能。社区对项目的积极评价和开发者对技术问题的快速响应显示了项目的潜力和社区的活跃度。

主要观点

  1. 👍 开源项目 Kotaemon 是一个清洁且可定制的 RAG webUI
    • 支持理由：项目具有多用户支持、高级引用支持、多模态 QA 支持等功能。
    • 反对声音：暂无明显反对声音。
  2. 🔥 项目在 huggingface hub 上可用，鼓励社区贡献
    • 正方观点：社区成员对项目的积极评价和参与意愿。
    • 反方观点：暂无明显反对意见。
  3. 💡 开发者对用户的技术问题和建议积极回应
    • 开发者通过 GitHub 等平台与用户进行有效沟通，解决技术问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 Such_Advantage_6949：This looks awesome. The UI is clean and well thought out as well.”
    • 亮点：对项目UI设计的积极评价。
  2. “🤔 Lone_17：It’s an open-source project, you’re more than welcome to ^^”
    • 亮点：鼓励社区成员参与开源项目。
  3. “👀 taprosoft：You can use Ollama OpenAI compatible server or LlamaCPP local models directly.”
    • 亮点：提供技术问题的解决方案。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，大多数评论者对 Kotaemon 项目表示赞赏和支持。主要分歧点在于技术实施细节，如离线使用、模型支持和配置文件的调整等。开发者对这些技术问题的积极回应有助于增强社区的信任和参与度。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能包括对更多云平台支持的讨论，如 Google Cloud Platform 和 Google Vertex AI。
  • 潜在影响：Kotaemon 项目的成功和社区的积极参与可能会推动更多类似开源项目的出现，促进 RAG webUI 领域的创新和标准化。

详细内容：

标题：开源的可定制 RAG WebUI 引发 Reddit 热议

近日，Reddit 上一个关于开源 RAG WebUI 的帖子引起了广泛关注。这个名为“Kotaemon”的项目由一个小型开发团队推出，旨在为普通用户和高级用户提供干净、可定制且支持多用户的 RAG 管道。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

讨论主要围绕着项目的特点、功能、使用体验以及可能的改进方向展开。有人称赞其工作出色，认为 UI 干净且设计精心；也有人建议为默认容器示例或 Dockerfile 添加卷以保存配置。还有用户提出了关于版本更新时间、离线使用、支持的模型、与视觉模型的兼容性、文档更新、数据保密性、索引分离、对特定平台的支持等一系列问题。

有用户表示这个项目看起来很棒，并且主题在 huggingface hub 上可自由使用和贡献。还有人询问能否为项目做贡献，得到了肯定的答复，并被告知可以通过在 GitHub 上提问题和创建 PR 来联系团队。

对于离线使用和模型支持的问题，开发团队表示可以使用 Ollama OpenAI 兼容服务器或 LlamaCPP 本地模型，在 README 中有相关设置指南。关于与视觉模型的兼容，虽然需要一些配置，但有用户已经提出了相关的功能请求。

有人对保密性提出疑问，开发团队回应可以随时查看源代码，他们不会进行未经授权的外部调用。还有用户关心索引是否分离、是否支持特定平台和模型等问题，开发团队都进行了相应的解答。

总的来说，这个开源项目在 Reddit 上引发了热烈讨论，大家对其充满期待，同时也提出了不少改进的建议和需求。未来它能否满足用户的期望，让我们拭目以待。