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一个开源、清晰、强大且可定制的RAG UI
kotaemon：一个开源的干净且可定制的RAG UI，用于构建和定制自己的文档问答系统。既考虑了最终用户的需求，也考虑了开发者的需求。
kotaemon为想要在他们的文档上进行问答（QA）的最终用户，以及想要构建自己的RAG流程的开发者提供了一个功能性的RAG UI。
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| 最终用户：使用`kotaemon`构建的应用程序的用户。|
| （您使用的应用程序类似于上面的演示示例） |
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| | 开发者：使用`kotaemon`构建应用程序的人。| |
| | （您的项目中某处有`import kotaemon`） | |
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| | | 贡献者：使`kotaemon`变得更好的人。| |
| | | （您向这个代码库提交了PR） | | |
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+----------------------------------------------------------------------------+RAG UI特点（GraphRAG、Agent、多模态等）
- 自托管文档问答（RAG）Web UI：允许用户自己托管文档问答界面。
- 支持多用户登录：可以组织私人或公共文件集合，支持协作和分享。
- 组织LLM和嵌入模型：支持本地LLM和流行的API提供商，如OpenAI、Azure、Ollama、Groq等。
- 混合RAG管道：提供混合（全文和向量）检索器和重新排名，以确保最佳的检索质量。
- 多模态问答支持：支持在包含图表和表格的多个文档上进行问答，并支持多模态文档解析。
- 高级引用与文档预览：系统默认提供详细的引用以确保LLM答案的正确性，可以在浏览器内的PDF查看器中查看引用（包括相关分数）并高亮显示。
- 支持复杂推理方法：使用问题分解来回答复杂或多跳问题，支持基于Agent的推理，如ReAct、ReWOO和其他代理。
- 可配置的设置UI：可以在UI上调整检索和生成过程中的大多数重要方面（包括提示）。
- 可扩展性：基于Gradio构建，用户可以自由定制或添加任何UI元素。同时，旨在支持多种文档索引和检索策略，提供了GraphRAG索引管道作为示例。
RAG UI操作指南（提供体验Demo）
chat部分
file部分：file collection、GraphRAG collection
resources部分：index（索引）、llm（大模型）、embedding（向量）
settings：retrieval（检索）、reasoning（推理）
项目代码：https://github.com/Cinnamon/kotaemon
demo体验：https://huggingface.co/spaces/taprosoft/kotaemon本文转载自PaperAgent
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