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本教程是社区贡献，不受Open WebUI团队支持。它仅作为如何为您的特定用例自定义Open WebUI的演示。想要贡献？请查看贡献教程。

教程：使用Open WebUI文档配置RAG

在本教程中，您将学习如何在Open WebUI中使用检索增强生成（RAG）来加载现实世界的文档作为知识库。我们将演示如何使用最新的Open WebUI文档作为此设置的示例。

概述​

什么是RAG？​

检索增强生成（RAG）将LLM与来自外部源的检索知识相结合。系统从上传的文档或知识库中检索相关数据，增强响应的质量和准确性。

本教程演示如何：

  • 上传最新的Open WebUI文档作为知识库。
  • 将其连接到自定义模型。
  • 查询知识库以获得增强的帮助。

设置​

分步设置：Open WebUI文档作为知识库​

按照以下步骤使用Open WebUI文档设置RAG：

  1. 下载文档：

  2. 解压文件：

    • 解压main.zip文件以获取所有文档文件。

  3. 找到Markdown文件：

    • 在解压的文件夹中，找到所有扩展名为.md和.mdx的文件（提示：搜索*.md*）。

  4. 创建知识库：

    • 导航到工作区 > 知识 > + 创建知识库。

    • 命名为：Open WebUI文档

    • 目的：辅助

    点击创建知识。

  5. 上传文件：

    • 将解压文件夹中的.md和.mdx文件拖放到Open WebUI文档知识库中。

创建和配置模型​

使用知识库创建自定义模型​

  1. 导航到模型：

    • 转到工作区 > 模型 > + 添加新模型。

  2. 配置模型：

    • 名称：Open WebUI
    • 基础模型：（选择适当的Llama或其他可用模型）
    • 知识源：从下拉菜单中选择Open WebUI文档。

  3. 保存模型。

示例和用法​

查询Open WebUI文档模型​

  1. 开始新聊天：

    • 导航到新聊天并选择Open WebUI模型。

  2. 示例查询：

    用户："如何配置环境变量？"
    系统："参考第3.2节：使用`.env`文件管理配置。"
    用户："如何使用Docker更新Open WebUI？"
    系统："参考`docker/updating.md`：使用`docker pull`并重启容器。"

    使用启用RAG的模型，系统从文档中检索最相关的部分来回答您的查询。

下一步​

下一步​

  • 添加更多知识：通过添加更多文档继续扩展您的知识库。

通过此设置，您可以有效地使用Open WebUI文档通过为用户查询检索相关信息来协助用户。享受构建和查询您的自定义知识增强模型！