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嗨，你知道RAG有哪些图形用户界面（GUI）选项吗？试过GPT4ALL和LM studio，发现它们相当有限。GPT4ALL还会花相当多的时间准备数据库，一旦关闭会话就会忘记。真的很难相信他们没有使其可保存，因为这与模型无关。

讨论总结

原帖提问关于RAG的GUI选项，因为试过的GPT4ALL和LM studio比较有限。评论者们纷纷推荐各种选项，如Msty、Open - WebUI、Kotaemon、aichat等，并且介绍了推荐工具的功能特点，同时也提到了一些工具存在的问题，像anythingllm的超时问题。整体氛围是大家积极分享自己所知道的相关资源和信息。

主要观点

  1. 👍 推荐Msty是RAG的GUI的一个好选项
    • 支持理由：具有RAG、网络搜索、多模态功能，还是定义角色/系统提示的好方法
    • 反对声音：无
  2. 🔥 推荐Open - WebUI作为RAG的GUI选项
    • 正方观点：可上传文件夹作为知识库，能直接调用公共URL
    • 反方观点：无
  3. 💡 推荐Kotaemon作为RAG的GUI选项
    • 支持理由：如果喜欢gradio就会喜欢Kotaemon
    • 反对声音：无
  4. 👍 推荐anythingllm，但存在超时问题且无法调整超时设置
    • 支持理由：功能多样，如不同用户角色、分配工作空间，适合团队工作
    • 反对声音：存在超时问题
  5. 💡 推荐papeg.ai网站，功能多样且可本地运行
    • 支持理由：支持多种文件操作，采用混合RAG机制，本地运行且有多种优点
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 一个好的是Msty”
    • 亮点：简洁直接地推荐了Msty这个选项
  2. “🤔 Open - WebUI. You can upload folders as knowledge bases, call public URLs directly with #https://old.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1gbrai5/what_gui_options_with_rag_are_you_aware_of/ in chat, etc.”
    • 亮点：详细介绍了Open - WebUI的功能
  3. “👀 If you like gradio you will love Kotaemon https://github.com/Cinnamon/kotaemon”
    • 亮点：以喜欢gradio为前提推荐Kotaemon，比较有针对性
  4. “😎 I like anything llm, but I wish they would allow an adjustable period before timing out.”
    • 亮点：指出了anythingllm存在的问题
  5. “💪 Just drag and drop documents into the file manager sidebar tab.”
    • 亮点：简单描述了papeg.ai网站的功能特点

情感分析

总体情感倾向为积极，大家主要是在分享自己所知道的RAG的GUI选项并介绍其功能。主要分歧点在于某些工具存在一些问题，如anythingllm的超时问题，可能的原因是不同工具在实际使用中会有不同的体验和限制，大家根据自己的使用情况给出评价。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于解决现有工具问题（如anythingllm超时问题）的讨论。
  • 潜在影响：这些GUI选项的发展可能会影响到RAG相关技术在不同领域的应用，方便用户进行相关操作，提高工作效率等。

详细内容：

标题：RAG 的 GUI 选项热门讨论

在 Reddit 上，一篇题为“What GUI options with RAG are you aware of?”的帖子引发了广泛关注。该帖指出，尝试过 GPT4ALL 和 LM studio ，但感觉它们功能有限，比如 GPT4ALL 准备数据库耗费时间且关闭会话就会遗忘，还质疑其无法保存的设计。此帖获得了众多回复和大量的讨论。

讨论的焦点主要集中在各种 RAG 的 GUI 选项。有人推荐了Msty ，并建议查看[Ollama’s Readme](https://github.com/ollama/ollama?tab=readme-ov-file#community - integrations) 上的其他相关选项。还有人提到了 Open-WebUI ，称其可以上传文件夹作为知识库，在聊天中直接调用公共 URL 等。

有用户分享了自己的经历，比如[Thrumpwart]表示喜欢 AnythingLLM ，但它存在 5 分钟左右的超时问题，有时处理复杂查询会导致服务器断开连接，希望能调整超时设置。[rambat1994]回应会考虑在下次补丁中解决这个问题。

也有用户分享了一些有趣的观点，比如[CaptParadox]好奇询问[Thrumpwart]使用的是什么 llm 模型。

此外，还有众多推荐，如[GradatimRecovery]推荐的https://github.com/Cinnamon/kotaemon ，[miaowara]推荐的 aichat: https://github.com/sigoden/aichat ，[privacyparachute]推荐的https://www.papeg.ai ，称其能处理多种文件，矢量数据库能在会话间保存，还能在本地运行等。

总的来说，大家对不同的 RAG 的 GUI 选项各有看法，但都在积极分享和交流，为寻找更优质的选项共同努力。

在这场讨论中，大家虽然观点各异，但对于探索更好的 RAG 的 GUI 选项这一共识是明确的。一些独特的观点，如对特定选项优缺点的详细分析，丰富了讨论内容，为其他人提供了更多参考。