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本教程来自社区贡献，不受 Open WebUI 团队官方支持。它仅作为如何根据特定用例自定义 Open WebUI 的示例。想要贡献？请查看贡献教程。

教程：配置 Open WebUI 文档的 RAG 功能

在本教程中，您将学习如何使用 检索增强生成（RAG） 与 Open WebUI 结合，将实际文档加载为知识库。我们将以最新的 Open WebUI 文档为例，演示如何进行此设置。

概述​

什么是 RAG？​

检索增强生成（RAG）将大语言模型与从外部源检索的知识相结合。系统从上传的文档或知识库中检索相关数据，提高响应的质量和准确性。

本教程将演示如何：

  • 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​

逐步设置：将 Open WebUI 文档作为知识库​

按照以下步骤设置 Open WebUI 文档的 RAG 功能：

  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. 定位 Markdown 文件：

    • 在解压后的文件夹中，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

    • 用途：辅助

    点击 创建知识库。

  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​

创建带有知识库的自定义模型​

  1. 导航到模型：

    • 进入 工作区 > 模型 > + 添加新模型。

  2. 配置模型：

    • 名称：Open WebUI
    • 基础模型：（选择合适的 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。

示例和使用​

查询 Open WebUI 文档模型​

  1. 开始新对话：

    • 导航到新建对话并选择 Open WebUI 模型。

  2. 示例查询：

    用户："如何配置环境变量？"
    系统："请参考第 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："请参考 `docker/updating.md`：使用 `docker pull` 并重启容器。"

    通过启用 RAG 的模型，系统会从文档中检索最相关的部分来回答您的问题。

后续步骤​

后续步骤​

  • 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 文档来帮助用户，为他们的查询检索相关信息。享受构建和查询您的自定义知识增强模型的过程！