我想要深入研究RAG（检索增强生成），但不幸的是，ollama示例需要安装chromadb，而我安装起来很困难。Langchain似乎不支持ollama（而且我觉得它很难理解）。FAISS似乎有点大材小用了，有人有什么好的入门点吗？
讨论总结
原帖作者想要涉足RAG，但在这个过程中遇到了不少问题，例如ollama示例所需的chromadb安装困难，Langchain对ollama支持不好且难理解，FAISS有点大材小用，希望得到好的入门点。评论者们针对这些问题给出了各种回应，包括推荐不同的工具组合（如open - webui与Ollama）、各种资源（如https://anythingllm.com/、一个几乎零依赖的项目）以及针对某些问题（如chromadb安装）的解答等，整体氛围是积极提供帮助的。
主要观点
- 👍 使用open - webui与Ollama来解决原帖作者在RAG探索中的困境
- 支持理由：open - webui与Ollama有内置RAG功能，有工作区可上传文档且界面能提供配置选项
- 反对声音：无
- 👍 推荐https://anythingllm.com/作为探索RAG的起始点
- 正方观点：为原帖作者在探索RAG时提供一个起始点的选择
- 反方观点：无
- 👍 推荐一个几乎零依赖的RAG资源
- 正方观点：借助Python准备数据，所有操作在单个C++可执行文件中完成，还有GitHub文档链接可参考
- 反方观点：无
- 👎 不建议使用Langchain
- 正方观点：无（只是简单建议为了理智不要用，未详细解释）
- 反方观点：无（未引发反对讨论）
- 👍 寻求易于使用的带GUI的RAG推荐且要满足特定需求
- 支持理由：当前使用的anythingLLM不符合需求，需要新的满足条件的RAG
- 反对声音：无
金句与有趣评论
- “😂 如果使用open - webui与Ollama，它有RAG内置功能。”
- 亮点：直接针对原帖给出具体的功能解决方案
- “🤔 我建议为了你的理智不要使用Langchain。”
- 亮点：简洁表达对Langchain的否定态度，比较有趣
- “👀 (Nearly) Zero dependency RAG: Everything is done in a single C++ exe with the help of Python to prepare some data.”
- 亮点：描述了推荐资源的特点，零依赖且说明操作方式
情感分析
总体情感倾向是积极的，大家都在积极为原帖作者遇到的问题提供解决方案或建议。主要分歧点较少，只是在对Langchain的态度上有简单的否定观点，但未引发深入争议，可能是因为只是简单提及未详细阐述原因。
趋势与预测
- 新兴话题：对满足特定需求（如带GUI、支持文件夹上传和源文件引用）的RAG资源的寻找可能会引发后续讨论。
- 潜在影响：如果有更多满足这些特定需求的RAG资源被发现或开发，可能会对RAG技术的应用和推广产生积极影响，让更多人能够顺利开展RAG相关的工作。
详细内容：
标题：关于 RAG 与 ollama 的热门讨论
最近，Reddit 上有一个关于探索 RAG 的热门帖子引起了大家的关注。该帖子的作者表示想深入了解 RAG，但在安装 ollama 示例所需的 chromadb 时遇到了困难，并且觉得 Langchain 难以理解，FAISS 又有点过于复杂，于是向大家寻求好的起始点。这个帖子获得了众多回复和较高的关注度。
讨论焦点与观点分析： 有人指出，如果使用 open-webui 与 Ollama，它内置了 RAG。只需找到工作区功能，上传文档，界面就会提供配置选项。还有人分享了相关链接，如 https://anythingllm.com/ ，以及 https://github.com/foldl/chatllm.cpp/blob/master/docs/rag.md 。有人建议为了保持理智不要选择 Langchain。也有人想要能支持上传文件夹、能在回复中引用源文件的带图形用户界面的易用 RAG 。有人分享了安装 chromadb 的代码：“mise use python，mise use pdm，pdm add chroma”。有人表示，如果想做 RAG 可能需要能够安装 chromadb ，并将问题输入到语言模型中。另外，有人提到在 Langroid 的 DocChatAgent 实现中可以找到清晰、有指导意义的 RAG 实现，并分享了多个相关链接。
这场讨论中的共识在于大家都在积极为解决 RAG 相关问题出谋划策。特别有见地的观点是详细分享了各种实用的链接和具体的操作方法，这极大地丰富了讨论内容，为遇到类似问题的人提供了更多的参考和帮助。
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