原贴链接

无更多相关内容，仅提供了一个GitHub链接：https://github.com/baehyunsol/ragit

讨论总结

这个讨论主要是围绕ragit 0.3.0的发布展开的。大家对项目整体评价较好，提出了如自动添加.ragit到.gitignore的功能建议，也有人分享自己使用ragit或相关技术的经验，像索引图像和PDF的方法，还询问了关于软件运行、与OpenAI兼容API、使用限制等多方面的问题，也有用户反馈了软件故障的情况，总体氛围比较积极，大家都在积极探索这个项目。

主要观点

  1. 👍 认为ragit 0.3.0项目不错，代码扎实、名字很棒
    • 支持理由：直接夸赞项目很酷，没有明显反对声音。
  2. 🔥 提出在初始化时自动将.ragit添加到最近.gitignore的功能建议
    • 正方观点：可以方便操作，避免一些问题。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 图像索引可利用多模态LLM先提取文本再描述图像后使用RAG管道
    • 解释：这是一种对图像索引的操作方式分享。
  4. 💡 PDF索引可先将每页转换为图像再运行图像RAG，但ragit目前不能进行PDF的RAG操作
    • 解释：目前没有原生Rust库将PDF转换为图像，需要外部Python脚本。
  5. 💡 ragit支持OpenAI兼容的API，可以通过复制粘贴模型来添加新模型
    • 解释：开发者给出了软件在这方面的特性。

金句与有趣评论

  1. “😂 Cool project, the code looks solid and the name is great!”
    • 亮点：简洁明了地表达了对项目的正面评价。
  2. “🤔 WDYT about a feature to automatically add .ragit to the closest .gitignore from CWD during init?”
    • 亮点：提出了很有建设性的功能建议。
  3. “👀 My approach for images is to use multi modal LLMs. 1) ask the LLM to extract all the texts in the image 2) ask the LLM to describe the image. Now that you have a text, you can use typical RAG pipeline.”
    • 亮点：详细分享了图像索引的操作方法。
  4. “😎 But a sad news is that there’s no native Rust library that can convert pdfs to images. So ragit cannot do pdf RAGs yet.”
    • 亮点：指出了ragit在PDF操作方面的现状。
  5. “👍 It supports openai compatible apis.”
    • 亮点：明确了软件的一个重要特性。

情感分析

总体情感倾向是正面的，大家对ragit 0.3.0的发布多持肯定态度，主要分歧点在于软件是否能正常运行，像有用户反馈软件故障，而其他用户多在积极探索功能或分享正面体验，可能是因为大家对新发布的软件期待不同，有的用户在使用中遇到了问题，而有的用户还停留在探索功能的阶段。

趋势与预测

  • 新兴话题：软件在处理大量数据（如150GB、100万份文件）时的表现可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果ragit能够不断完善解决目前存在的问题（如PDF操作、软件故障等），可能会对相关的RAG技术领域产生积极影响，吸引更多人使用和参与到项目中。

详细内容：

标题：ragit 0.3.0 发布引发的热门讨论

ragit 0.3.0 版本发布啦，相关帖子[https://github.com/baehyunsol/ragit]引起了众多关注。点赞和评论数众多，大家围绕其展开了热烈讨论。

讨论焦点主要集中在功能建议、技术实现以及使用体验等方面。有人称赞这是个很酷的项目，代码看起来很扎实，名字也很棒。还有人提出能否在初始化时自动将.ragit添加到距离当前工作目录（CWD）最近的.gitignore中，或者通过环境变量动态配置命令行接口（CLI）。项目开发者对此积极回应，表示某些想法很不错。

关于图像和 PDF 的索引，有人分享了自己的方法。比如对于图像，使用多模态大型语言模型（LLM），先让 LLM 提取图像中的所有文本，再描述图像，然后就可以使用典型的 RAG 管道。对于 PDF，先将每页转换为图像，再对这些图像进行处理。但遗憾的是，目前还没有原生的 Rust 库能将 PDF 转换为图像，所以 ragit 暂时还不能处理 PDF 的 RAG。

有人询问能否使用本地通过 OpenAI 兼容 API 服务的 LLM 运行，得到了肯定的答复，并且介绍了相关操作步骤。

也有人分享个人经历，表示一拿到 3090 显卡，就要全力投入 AI 领域。

还有人对 ragit 提出疑问，比如是否支持 ollama 或 vLLM，是否觉得重排序有用，以及在使用中遇到的问题等，开发者都一一进行了回应。

在这场讨论中，大家各抒己见，既有对项目的肯定和期待，也有对一些技术细节的探讨和疑问。这充分展示了社区对 ragit 0.3.0 版本的关注和热情。但同时，也有用户反映使用中出现的问题，这也为项目的进一步完善提供了方向。未来，ragit 能否不断优化，满足大家的期待，让我们拭目以待。