RLAMA：开源的本地文档问答工具，可高效管理和检索文档

RLAMA是什么？

RLAMA是一个由 DonTizi 开发的开源工具，用于创建、管理和与基于文档的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统进行交互。RLAMA通过连接到本地的Ollama模型，为用户提供强大的文档问答功能。

RLAMA主要功能

• 创建RAG系统：通过指定文件夹路径，RLAMA可以对文件夹中的文档进行索引，并创建一个RAG系统。

• 交互式问答：用户可以通过命令行与RAG系统进行交互，提出问题并获取基于文档内容的答案。

• 管理RAG系统：用户可以列出所有已创建的RAG系统，或者删除不再需要的系统。

• 更新与版本管理：RLAMA支持通过命令行更新到最新版本，并显示当前版本信息。

RLAMA技术栈

• 核心语言：Go，因其高性能、跨平台兼容性和单二进制分发特性。

• 命令行框架：Cobra，用于构建命令行界面。

• LLM集成：通过Ollama API实现嵌入和补全功能。

• 存储：基于本地文件系统（JSON文件）的存储，简单且便于移植。

• 向量搜索：自定义实现余弦相似度算法，用于嵌入检索。

RLAMA的应用场景

• 技术团队的文档管理：帮助团队成员快速找到所需的代码示例或解决方案。

• 研究人员的知识检索：快速定位关键内容。

• 个人知识管理：作为强大的知识库工具，帮助个人用户快速找到所需内容。

RLAMA安装使用

1、安装：通过终端运行以下命令即可：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dontizi/rlama/main/install.sh | sh

2、使用：用户可以通过简单的命令行指令创建、管理和使用RAG系统。

RLAMA优势

• 数据安全：所有数据都在本地处理，不用担心隐私泄露。

• 高效问答：通过强大的语言模型，快速理解问题并提供相关答案。

• 简单易用：安装和使用简单，适合新手。

• 开源项目：可以根据需求进行定制，参与社区开发。

RLAMA支持的文档格式

• 文本文件（如.txt、.md、.html、.json等）

• 编程语言文件（如.go、.py、.js等）

• 文档文件（如.pdf、.docx、.pptx等）

GitHub仓库地址：https://github.com/dontizi/rlama

RLAMA官网：https://rlama.dev/