原贴链接

背景： 我有一个客户，希望将一个专门的知識库加载到笔记本电脑上。该知识库包含大约10,000,000页的文本、表格和图像，主要是报告、技术文档、研究论文等。

客户希望将其转化为知识图谱，并希望有一个聊天界面，以便与图谱进行交互。他们还希望能够向图谱中添加新文档。

这需要非常简单，不需要花哨的功能。只是一个基于知识图谱的问答引擎，非技术人员可以随着时间的推移添加内容。

这台笔记本电脑将专门为此用途而构建。

问题： 对于已经构建了一段时间RAG应用的人来说，你会如何处理这个问题？你会从哪个技术栈开始？我希望得到一些我可以进一步研究的想法。

我设想的是一个现成的问答界面，比如LlamaIndex曾经用来演示的SEC应用，或者是RAGflow界面。我需要研究现有的知识图谱选项，因为我没有跟上这方面的最新发展。

有兴趣了解在这个领域更有经验的人可能会为这样的任务选择哪些工具。

讨论总结

本次讨论主要围绕如何在离线环境下构建一个基于知识图谱的问答系统展开。参与者们分享了多种技术方案和工具推荐，如Weaviate、Neo4j、Archyve等，并讨论了处理大规模文档集合、错误容忍度、预算和时间线等关键问题。讨论中还涉及了专业和业余实现的区别，以及在不公开的情况下构建有效的RAG系统的挑战。总体而言，讨论氛围较为技术导向，参与者们提供了丰富的技术建议和实际经验分享。

主要观点

  1. 👍 推荐使用Weaviate和Neo4j作为知识图谱的构建工具

    • 支持理由：这两个工具都是开源的，能够处理大规模文档集合，并且易于非技术人员使用。
    • 反对声音：在Neo4j中处理文档导入可能会有困难。

  2. 🔥 构建一个基于维基百科数据集的RAG系统是一个具有挑战性的任务

    • 正方观点：维基百科数据集庞大且复杂，需要高效的查询和处理方法。
    • 反方观点：通过查询维基百科API而不是存储整个RAG数据库，可以提高效率。

  3. 💡 错误容忍度（如幻觉和遗漏）是客户需要考虑的重要因素

    • 解释：客户需要明确他们对系统错误容忍度的要求，以确保系统的可靠性和实用性。

  4. 👀 业余和专业实现的RAG系统在效果上有显著差异

    • 解释：专业实现的RAG系统通常具有更高的准确性和效率，而业余实现可能存在更多问题。

  5. 🚀 推荐使用Archyve和Ollama来构建离线知识图谱聊天界面

    • 解释：Archyve虽然还在开发初期，但其知识图谱功能和PDF解析功能已经接近目标，是一个不错的选择。

金句与有趣评论

  1. “😂 micseydel：Essentially yes, that would show that RAG can scale in an effective use case. Right now it’s something folks seem to be struggling with.”

    • 亮点：强调了RAG系统在实际应用中的扩展性问题。

  2. “🤔 ekaj：You do realize RAG can and does scale? That people use RAG for massive document collections?”

    • 亮点：反驳了RAG系统无法处理大规模文档集合的观点。

  3. “👀 gpt-7-turbonado：Client is looking for a kind of Subject Matter Expert. They want citations to original documents w/ text highlighting and so are tolerant of hallucinations.”

    • 亮点：指出了客户对系统错误容忍度的具体要求。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，参与者们提供了丰富的技术建议和实际经验分享。主要分歧点在于技术选择和错误容忍度，部分参与者对某些工具的适用性持不同意见。可能的原因是每个项目的需求和环境不同，导致对工具的选择和使用有不同的看法。

趋势与预测

  • 新兴话题：对PDF解析功能的改进，特别是图像和表格的提取，可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：随着更多开源工具和技术的出现，离线知识图谱和问答系统的构建将变得更加简单和高效，可能会推动相关领域的发展。

详细内容：

标题：关于离线图 RAG 聊天的热门讨论

在 Reddit 上，有这样一个热门帖子引起了广泛关注，它获得了众多的点赞和大量的评论。原帖讲述了一位用户面临的任务：其客户希望在笔记本电脑上加载一个约 1000 万页的包含文本、表格和图像的专业知识库，将其转化为知识图谱，并构建一个能与之交互的聊天界面，同时还能由非技术用户添加新文档。用户想向有经验的人请教如何处理，以及从何种技术栈入手。

帖子引发了热烈的讨论，观点众多。有人提到要关注客户对错误、幻觉、遗漏内容的容忍度、预算和时间线等方面。有人认为 RAG 是可以扩展的，但很多人在一次性项目或业余实施中会遇到困难。还有人分享自己的产品实施情况，并指出可以查询维基 API，无需在电脑上保存大量 RAG 数据库。

有人建议寻找 Weaviate 和 Neo4j 这样的开源工具，或者尝试 GraphRag。也有人推荐使用 Archyve + Ollama，还有人提到 MyNinja.ai 的 AI 助手可能有用。更有用户分享自己使用过的相关经验，如用 Neo4j 构建 GraphRag 应用，认为其简单易用。

这场讨论中的共识在于都在努力为解决这个复杂的问题提供有价值的建议和方向。特别有见地的观点如详细分析客户的具体需求，以构建合适的问答管道等，丰富了讨论内容。

但在如何选择具体的工具和技术栈方面，仍存在一定的争议，不同的人根据自己的经验和理解给出了不同的建议。

总之，这个话题引发了大家对于离线图 RAG 聊天构建的深入思考和积极讨论。